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摘 要:本发明提出了一种基于深度学习的道路环境障碍物检测系统及方法。本发明系统包括:车前摄像头、车尾摄像头、左后视镜摄像头、右后视镜摄像头、第一智能处理单元、第二智能处理单元、第三智能处理单元、第四智能处理单元、交换机、主控单页、显示屏、蜂鸣器以及电源模块。本发明方法通过摄像头实时采集车辆四周视频序列,将获取序列中的图像传输给对应的智能处理单元;智能处理单元获取接收图像中的感兴趣区域;创建道路障碍物数据集离线训练YOLO神经网络,智能处理单元将分类为非路面簇的图片作为验证集,输入到训练完成的YOLO网络模型中,输出障碍物的回归框和类别。本发明减少复杂的图像预处理过程,能够快速区分图像背景及前景中的检测目标。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910337110.X | 专利名称: | 一种基于深度学习的道路环境障碍物检测系统及方法 |
申请日: | 2019-04-25 | 申请/专利权人 | 湖北工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省武汉市武昌区南湖李家墩1村1号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V20/20搜分类 道路施工 深度学习 障碍物检测搜索 |
公开/公告日: | 2022-12-16 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN110097109B | 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 |
2022/12/16 | 授权 | |
2019/08/30 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06K 9/62 专利申请号: 201910337110.X 申请日: 2019.04.25 |
2019/08/06 | 公开 |