公开(公告)号：CN118521770A

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202410679841.3

申请日：2024-05-29

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 时盛竹 ,  李爻 ,  张达治 ,  何冯

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06V10/766 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了基于深度神经网络的停车场车辆3D位置信息检测方法，属于图像识别技术领域。解决了现有技术中传统的车辆目标3D中心点信息检测方法难以实现仅根据2D图像得到高精度3D中心点信息的问题；本发明通过生成的目标2D检测框，得到处理后的采集图片；搭建主干网络，进行特征提取，得到特征结果；构建头部网络，设计特征结果的组成和特征结果的损失函数；采用随机梯度下降方法最小化损失函数对目标检测模型进行优化训练，得到最优目标检测模型；通过测试集测试最优目标检测模型，得到图片中所检测车辆的3D中心点信息。本发明有效提升了获取车辆3D中心点信息的效率，无需额外的3D模型和预处理，可以应用于车辆3D位置信息检测。