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一种针对多尺度目标和遮挡目标的自动驾驶目标检测方法

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本发明涉及自动驾驶领域，具体的说是一种针对多尺度目标和遮挡目标的自动驾驶目标检测方法，首先，构建自动驾驶复杂交通场景数据集，采集实际道路中的目标图像信息，并对图像进行预处理；其次，提出基于K‑means与遗传算法相结合的聚类方法对数据集中的边界框进行聚类，产生9种不同尺寸的锚框，再次，针对复杂中的多尺度目标实时检测问题，提出注意力特征金字塔网络，得到目标边界框的回归参数；接着，为提高定位精度，解决正负样本不均问题，构建基于Focal loss和CIoU loss的损失函数对目标边界框的回归参数进行优化得到预测边界框；最后，提出基于Soft‑CIoU‑NMS算法对预测边界框进行后处理。本发明可以有效缓解复杂场景下遮挡目标的漏检问题和定位不准问题。

著录项

公开/公告号CN115100629A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-09-23

原文格式PDF
申请/专利权人河南科技大学;
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申请/专利号CN202210787123.9
发明设计人付主木;高晓博;王子清;高爱云;宋书中;王楠;陶发展;冀保峰;陈启宏;焦龙吟;张冬凯;司鹏举;
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申请日2022-07-04
分类号G06V20/58;G06V10/762;G06V20/70;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;
代理机构洛阳九创知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人闫宗莉
地址 471000 河南省洛阳市洛龙区开元大道263号
入库时间 2023-06-19 16:56:28

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法律状态
2022-09-23

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发明专利申请公布

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