| 发明名称 | 一种基于深度卷积神经网的车辆检测方法 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度卷积神经网的车辆检测方法，包括摄像头实时采集路面图片，对图片大小进行归一化；通过选取阈值分割出路面车辆阴影区域；在路面车辆阴影区域，确定车辆候选区域；对卷积神经网络进行训练，然后采用已训练的卷积神经网络识别车辆候选区域，输出检测结果。本发明采用卷积神经网络验证，提高整个系统的实时性和准确性。 | ||
| 申请公布号 | CN105930855A | 申请公布日期 | 2016.09.07 |
| 申请号 | CN201610338615.4 | 申请日期 | 2016.05.19 |
| 申请人 | 华南理工大学 | 发明人 | 周智恒;康磊;邝沛江;戴铭;赵汝正 |
| 分类号 | G06K9/60(2006.01)I;G06K9/46(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I | 主分类号 | G06K9/60(2006.01)I |
| 代理机构 | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人 | 罗观祥 |
| 主权项 | 一种基于深度卷积神经网的车辆检测方法，其特征在于，包括如下步骤：摄像头实时采集路面图片，对图片大小进行归一化；通过选取阈值分割出路面车辆阴影区域；在路面车辆阴影区域，确定车辆候选区域；对卷积神经网络进行训练，然后采用已训练的卷积神经网络识别车辆候选区域，输出检测结果。 | ||
| 地址 | 510640 广东省广州市天河区五山路381号 | ||