发明专利已授权

一种基于DSLNet网络的车辆检测方法及装置

Name: 一种基于DSLNet网络的车辆检测方法及装置
Brand: 淮安大学
SKU: 2023100329573
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310032957.3 📄 发布日：2026/10/28

著录项目信息

申请日

2023-01-10

公开号

CN116030245B

公开日

2026-05-08

申请人

淮安大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_25

IPC 分类号

G06V10_25 , G06V10_77 , G06V10_764 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06N3_08 , G06N3_0464 ,

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

智能交通, 自动驾驶, 车辆监控, 交通管理, 智慧城市

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摘要

本发明公开了一种基于DSLNet网络的车辆检测方法及装置，对预先获取的交通车辆原始图像进行预处理，分为训练图像和测试图像；构建DSLNet车辆目标检测网络；包括主干网络模块、UDM加强特征提取模块以及YoloHead目标检测头模块；主干网络模块用于提取车辆的特征信息，UDM加强特征提取模块进一步加强特征的提取能力，YoloHead目标检测头模块用于检测目标对象；将事先分配好的训练图像输入到DSLNet车辆目标检测网络中进行训练；将测试图像输入到训练好的DSLNet车辆目标检测网络中，进行评估。本发明提出的DSLNet网络，结构简单，采用大卷积和小卷积组合的方式进行特征提取，并采用深度可分离卷积来降低参数量，能够实现道路图像中实时的车辆的准确识别，且识别准确率较高。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN116030245B

购买这项专利需要经过哪些流程？

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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LS-YOLOv5网络的绿豆叶斑病病斑检测方法及装置

当前第 / 件

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