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摘 要:本发明提供一种基于深度学习的车道区域识别的数据集制作方法,解决当前应用于深度学习识别车道区域的神经网络模型缺少相关数据集训练学习的问题。其中方法包括:采集各种天气情况下的不同车道图片,并进行分类;设计识别车道区域的相关算法,识别出车道区域;其中识别车道区域时候,需要根据分类的车道图片情况,对算法做出相应调整,达到对每张车道图片能够识别到最佳效果,并对识别区域进行高亮显示;将识别好的图片中的高亮显示颜色通道区域截取出来形成一张相关映射图片,即作为原始车道图片的标签。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910179958.4 | 专利名称: | 基于深度学习的车道区域识别的数据集标定方法 |
申请日: | 2019-03-11 | 申请/专利权人 | 重庆邮电大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 重庆市南岸区崇文路2号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/774搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 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) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
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 |
2022/05/31 | 授权 | |
2019/07/12 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06K 9/62 专利申请号: 201910179958.4 申请日: 2019.03.11 |
2019/06/18 | 公开 |