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基于深度学习的路面遗撒识别方法
| 专利名称： | 基于深度学习的路面遗撒识别方法 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的路面遗撒识别方法，包括以下步骤：步骤一：采集路面遗撒数据，构造自制数据集；步骤二：通过减小卷积核大小和增加不同特征层之间的连接，建立改进的YOLO模型；步骤三：使用步骤一中构造的自制数据集训练步骤二中建立的改进的YOLO模型；步骤四：将经过训练的改进YOLO模型输入待测图片，计算求得目标的类别概率和包围框，以识别路面遗撒。本发明的路面遗撒识别方法，使用更适合于道路巡检的优化后的YOLO模型，进行路面遗撒识别，达到了实时识别，95％以上准确率的良好效果。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 北京;11 |
| 申请人： | 北京航空航天大学 |
| 发明人： | 刘佳辰;魏旭;李峰;叶紫欣;李建康;汤子湘;周思齐;王瑶;伍翌嘉 |
| 专利状态： | 有效 |
| 发布日期： | 2019-01-01T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201810592958.2 |
| 公开号： | CN109033947A |
| 代理机构： | 北京航智知识产权代理事务所(普通合伙) 11668 |
| 代理人： | 程连贞;陈磊 |
| 分类号： | G06K9/00(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I;G;G06;G06K;G06N;G06K9;G06N3;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 申请人地址： | 100191 北京市海淀区学院路37号 |
| 主权项： | 1.一种基于深度学习的路面遗撒识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：采集路面遗撒数据，构造自制数据集；步骤二：通过减小卷积核大小和增加不同特征层之间的连接，建立改进的YOLO模型；步骤三：使用步骤一中构造的自制数据集训练步骤二中建立的改进的YOLO模型；步骤四：将经过训练的改进YOLO模型输入待测图片，计算求得目标的类别概率和包围框，以识别路面遗撒。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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