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恭喜重慶郵電大學(xué)豐江帆老師一件發(fā)明專利完成成果轉(zhuǎn)化

發(fā)表時間:2025年01月15日 來源:龍圖騰

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龍圖騰網(wǎng)恭喜重慶郵電大學(xué)申請的專利一種基于交通場景的多支路目標(biāo)檢測方法成功實(shí)施成果轉(zhuǎn)化。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2019-07-26發(fā)布的專利公告中獲悉:該專利的專利申請?zhí)?/span>/專利號為:2019101879663,技術(shù)領(lǐng)域?qū)儆贕06K9/00(20060101);該專利一種基于交通場景的多支路目標(biāo)檢測方法是由重慶郵電大學(xué)設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2019-03-13向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本發(fā)明請求保護(hù)一種基于交通場景的多支路目標(biāo)檢測方法,包括步驟:S1獲取交通路口拍攝的高清照片構(gòu)建相關(guān)數(shù)據(jù)集,對交通場景圖像進(jìn)行分類和標(biāo)注,生成相應(yīng)的類別標(biāo)簽,并劃分訓(xùn)練集和測試集;S2搭建基于深度學(xué)習(xí)的具有32層的網(wǎng)絡(luò)模型,采用k?means聚類算法獲取9個錨框先驗(yàn),將這9個錨框平均分配到三個檢測分支中,該網(wǎng)絡(luò)將檢測任務(wù)轉(zhuǎn)化為回歸任務(wù),在一個網(wǎng)絡(luò)上同時完成目標(biāo)的分類與邊界框的回歸,即將目標(biāo)檢測算法的候選框生成、特征提取、分類及位置精修這4個步驟統(tǒng)一到一個深度網(wǎng)絡(luò)框架之內(nèi),采用反向傳播和隨機(jī)梯度下降方法對網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行端到端訓(xùn)練,通過迭代訓(xùn)練使損失函數(shù)降到一個小的范圍然后停止訓(xùn)練。

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