-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115503723B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202211233291.X
申请日：2022-10-10
Applicant: 大连理工大学
IPC: B60W40/02
Abstract: 本发明属于汽车自动驾驶主动安全领域，提供了一种基于双目视觉的公路限高设施自动检测方法，针对公路限高场景的多样性和行驶工况的多变性带来的误检和远距离测高精度低等问题，通过优化双目限高数据集各样本分布提高限高目标检测的精度；在输出端采用局部算子和全局算子提高限高目标距离和高度的估计精度，并实时输出限高设施距离和高度，通过实时的可视化界面显示为大型车辆驾驶员通过限高路段时提供辅助，有效降低驾驶员在通过公路限高设施时因经验不足误判造成不必要的车辆损坏和公共财产损失。
-
公开(公告)号：CN110533034A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910786822.X
申请日：2019-08-24
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供了一种汽车前脸品牌分类方法，1)创建用于汽车品牌分类的前视图初始训练图像库。2)提取影响汽车前脸品牌分类的图像最显著区域。3)创建车标移除的汽车前脸品牌分类数据集。4)检测品牌分类遮挡不变性的敏感区域尺寸及位置，并创建相应数据集。5)合并步骤1)、3)、4)创建的三个数据集，定义为汽车前脸遮挡不变性数据集。6)采用深度学习分类器进行训练，得到汽车前脸品牌分类器。本发明的优点：1)针对汽车前脸品牌识别问题，本发明可有效识别无遮挡、部分遮挡、无车标、假车标等多个复杂工况。2)基于大规模数据的遮挡不变性识别模型库，结合深度学习分类器，方法鲁棒性高、精度高、可移植性强。
-
公开(公告)号：CN110533034B
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN201910786822.X
申请日：2019-08-24
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种汽车前脸品牌分类方法，1)创建用于汽车品牌分类的前视图初始训练图像库。2)提取影响汽车前脸品牌分类的图像最显著区域。3)创建车标移除的汽车前脸品牌分类数据集。4)检测品牌分类遮挡不变性的敏感区域尺寸及位置，并创建相应数据集。5)合并步骤1)、3)、4)创建的三个数据集，定义为汽车前脸遮挡不变性数据集。6)采用深度学习分类器进行训练，得到汽车前脸品牌分类器。本发明的优点：1)针对汽车前脸品牌识别问题，本发明可有效识别无遮挡、部分遮挡、无车标、假车标等多个复杂工况。2)基于大规模数据的遮挡不变性识别模型库，结合深度学习分类器，方法鲁棒性高、精度高、可移植性强。
-
公开(公告)号：CN110533093A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910786819.8
申请日：2019-08-24
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种汽车前脸品牌家族化分析方法，创建用于汽车品牌分类的前视图初始训练图像库1；创建对应的车标移除汽车前脸品牌分类数据集2；合并数据集为新的汽车前脸品牌分类数据集3；分别对三个数据集，选取ResNet8分类方法进行汽车前脸分类训练及测试，针对测试集记录网络结构各层计算及分类结果；针对某一品牌可进行多级特征的可视化分析，采用类别激活映射方法对品牌前脸家族化造型进行分析，展示对应品牌在不同训练集下的CAM热图，并跟踪各级网络结构下显著特征；利用混淆矩阵方式可视化由步骤2生成的数据库的测试结果，进行品牌间的关联性分析；利用t-分布领域嵌入方法可视化数据集2的测试结果，并根据需要显示分类错误的车型图片。
-
公开(公告)号：CN115503723A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211233291.X
申请日：2022-10-10
Applicant: 大连理工大学
IPC: B60W40/02
Abstract: 本发明属于汽车自动驾驶主动安全领域，提供了一种基于双目视觉的公路限高设施自动检测方法，针对公路限高场景的多样性和行驶工况的多变性带来的误检和远距离测高精度低等问题，通过优化双目限高数据集各样本分布提高限高目标检测的精度；在输出端采用局部算子和全局算子提高限高目标距离和高度的估计精度，并实时输出限高设施距离和高度，通过实时的可视化界面显示为大型车辆驾驶员通过限高路段时提供辅助，有效降低驾驶员在通过公路限高设施时因经验不足误判造成不必要的车辆损坏和公共财产损失。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.022 seconds)
