-
公开(公告)号：CN110659664B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201910711563.4
申请日：2019-08-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SSD的高精度识别小物体的方法。本发明改进的网络结构如下：(1)基于原始SSD网络，保留与SSD网络一样的瀑布递减式结构，然后将Conv7后边的Conv8_2与Conv9_2换成了RFB模块,形成网络Ⅰ；(2)再将网络Ⅰ进行改进，改进成类似于FPN的特征金字塔结构网络Ⅱ，通过特征金字塔结构网络Ⅱ能够将高层特征通过上采样和低层特征做融合，获得融合后的特征图，从而通过特征图来使用各层网络的特征；(3)对于融合后的特征图，使用新的NMS算法定位目标；引入了一种新的PrROI pooling来将ROI映射到其中来修正边框。本发明利用FPN网络可以充分利用各层网络特征信息和RFB可以模拟人类视觉皮质中离心率的效果来提高感受野的优点。
-
公开(公告)号：CN110674676B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201910711591.6
申请日：2019-08-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义分割的道路置信估计模糊帧方法。本发明包括如下步骤：步骤1、搭建SegNet语义网络，用于输入检测道路的图像；步骤2、获取检测道路的图像数据集；步骤3、对数据集中的基础图像进行训练；步骤4、道路帧模糊性判断。本发明实现了一种基于语义分割的道路置信估计模糊帧，对智能驾驶中检测模糊图像有较大意义。本发明中的方法利用图片的语义特性将，道路驾驶的图像经过语义分割处理输出图像特征图，并通过时间差分法实现对图像进行置信估计，找出模糊、不稳定帧。排除这些干扰图像对智能图像识别的成功具有较高的提升。
-
公开(公告)号：CN110674676A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910711591.6
申请日：2019-08-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义分割的道路置信估计模糊帧方法。本发明包括如下步骤：步骤1、搭建SegNet语义网络，用于输入检测道路的图像；步骤2、获取检测道路的图像数据集；步骤3、对数据集中的基础图像进行训练；步骤4、道路帧模糊性判断。本发明实现了一种基于语义分割的道路置信估计模糊帧，对智能驾驶中检测模糊图像有较大意义。本发明中的方法利用图片的语义特性将，道路驾驶的图像经过语义分割处理输出图像特征图，并通过时间差分法实现对图像进行置信估计，找出模糊、不稳定帧。排除这些干扰图像对智能图像识别的成功具有较高的提升。
-
公开(公告)号：CN110659664A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910711563.4
申请日：2019-08-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SSD的高精度识别小物体的方法。本发明改进的网络结构如下：(1)基于原始SSD网络，保留与SSD网络一样的瀑布递减式结构，然后将Conv7后边的Conv8_2与Conv9_2换成了RFB模块,形成网络Ⅰ；(2)再将网络Ⅰ进行改进，改进成类似于FPN的特征金字塔结构网络Ⅱ，通过特征金字塔结构网络Ⅱ能够将高层特征通过上采样和低层特征做融合，获得融合后的特征图，从而通过特征图来使用各层网络的特征；(3)对于融合后的特征图，使用新的NMS算法定位目标；引入了一种新的PrROI pooling来将ROI映射到其中来修正边框。本发明利用FPN网络可以充分利用各层网络特征信息和RFB可以模拟人类视觉皮质中离心率的效果来提高感受野的优点。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.019 seconds)
