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一种基于深度学习的高精度交通标志检测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的高精度交通标志检测方法及系统。其中,该方法将深度学习技术与高精度交通标志检测技术相结合,通过对SSD网络和卷积神经网络进行训练,利用训练好的SSD网络提取来自视频流中按比例进行重叠切割后的交通标志特征,根据SSD网络提取到的交通标志特征,利用训练好的卷积神经网络提取交通标志特征的特征,将提取到的交通标志特征的特征与交通标志图像检测数据库的正负两类交通标志的特征进行匹配,保留正类交通标志特征,得到高精度交通标志匹配筛选结果,有效地提高了高精度交通标志检测的准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN106909886B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-05-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国石油大学(华东);

    申请/专利号CN201710041906.1

  • 申请日2017-01-20

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/46(20060101);

  • 代理机构37221 济南圣达知识产权代理有限公司;

  • 代理人张勇

  • 地址 266580 山东省青岛市经济技术开发区长江西路66号

  • 入库时间 2022-08-23 10:31:11

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-05-03

    授权

    授权

  • 2017-07-25

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20170120

    实质审查的生效

  • 2017-07-25

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 申请日:20170120

    实质审查的生效

  • 2017-06-30

    公开

    公开

  • 2017-06-30

    公开

    公开

  • 2017-06-30

    公开

    公开

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