发明专利已授权

基于级联超分辨率网络与改进Faster R-CNN的隧道行人目标检测方法

📄 申请号：CN201910425679.1 📄 发布日：2025/11/17

著录项目信息

申请日

2019-05-21

公开号

CN110188807B

公开日

2023-04-21

申请人

重庆大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V40_10

IPC 分类号

G06V40_10 , G06V10_762 , G06V10_774 , G06V10_82 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法目标检测

应用场景

隧道安全监测, 智能交通, 行人检测, 交通视频监控

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摘要

本发明公开了一种基于级联超分辨率网络与改进Faster R‑CNN的隧道行人目标检测方法，包括以下步骤：步骤S1：训练超分辨率网络，得到SRCNN超分辨率网络模型；步骤S2：获取隧道行人训练样本并对行人进行标注；步骤S3：对标注框尺寸比例进行聚类，选取RPN网络中合适的锚边框尺寸；步骤S4：训练Faster R‑CNN网络，获取训练好的模型；步骤S5：采用训练好的模型对隧道行人目标进行检测，得到检测结果。该方法相较于原始Faster R‑CNN网络，具有更高的检测精度，可以有效应用于隧道环境下低分辨率行人目标检测问题。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于深度学习的适用于多尺度目标检测的单阶段检测器设计方法

当前第 / 件

一种人机双闭环分层协同纵向跟车控制方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V40_10)

G06V40_10 G06V40_12 G06V40_13 G06V40_14 G06V40_145 G06V40_16 G06V40_18 G06V40_19 G06V40_20 G06V40_30 G06V40_40 G06V40_50 G06V40_70 覆盖13个领域

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