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基于三维模型的道路目标检测方法
| 专利名称： | 基于三维模型的道路目标检测方法 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于三维模型的道路目标检测方法，包括如下步骤：同步获取两张道路采样图像，计算两张道路采样图像的视差图像，获得视差图像的深度特征；根据视差图像的深度特征生成候选区域，并将候选区域的3维边界框的坐标点映射到二维图像；利用多尺度池化网络层的卷积神经网络提取二维图像的外形特征，利用3维模型获得道路目标。本发明具有如下有益效果：本发明的算法解决了二维检测过程中出现的遮挡和阴影等问题，提高了鲁棒性，降低了成本。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 浙江;33 |
| 申请人： | 杭州电子科技大学 |
| 发明人： | 陈婧;许文强;彭伟民 |
| 专利状态： | 有效 |
| 发布日期： | 2019-01-01T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201810147619.3 |
| 公开号： | CN108460348A |
| 代理机构： | 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109 |
| 代理人： | 尉伟敏 |
| 分类号： | G06K9/00(2006.01)I;G06K9/46(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G;G06;G06K;G06N;G06K9;G06N3;G06K9/00;G06K9/46;G06N3/04 |
| 申请人地址： | 310018 浙江省杭州市江干区下沙高教园区 |
| 主权项： | 1.一种基于三维模型的道路目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1‑1)同步获取两张道路采样图像，计算两张道路采样图像的视差图像，获得视差图像的深度特征；(1‑2)根据视差图像的深度特征生成候选区域，并将候选区域的3维边界框的坐标点映射到二维图像；(1‑3)利用多尺度池化网络层的卷积神经网络提取二维图像的外形特征，利用3维模型获得道路目标。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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