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摘 要:本发明属于计算机视觉的目标检测领域,具体涉及一种基于改进YOLO v5模型的路面坑洼检测方法,该方法包括:实时获取路面图像数据,将获取的路面图像数据输入到改进的YOLO v5模型中,得到路面检测结果,根据结果控制车辆的运动方向;其中,所述改进的YOLO v5模型包括:首先,使用imgaug对数据进行增强;针对路面坑洼形状大小不一的情况,引入DBSCAN密度聚类算法重新设计先验框尺寸;将原始的YOLO v5模型的GIOU_loss损失函数改为EIOU_loss损失函数。通过使用改进的YOLO v5模型检测路面坑洼,较原始的YOLO v5模型取得良好效果,能在实际应用中为智能辅助驾驶系统准确预测前方道路坑洼情况,提醒驾驶员进行减速通过或避让,减少交通事故的发生,提高汽车的安全性能。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202111248110.6 | 专利名称: | 一种基于YOLO v5模型的路面坑洼检测方法 |
申请日: | 2021-10-26 | 申请/专利权人 | 重庆邮电大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 重庆市南岸区南山街道崇文路2号 |
专利状态: | 授权未缴费 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/00搜分类 计算机视觉 目标检测 道路检测 无人驾驶 辅助驾驶搜索 |
公开/公告日: | 2022-01-07 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN113902729A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |