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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108537132A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810218531.6
申请日：2018-03-16
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 一种基于监督学习的深度自动编码器的道路分割方法，针对传统分割方法存在的分割精度不高、实时性不好，基于全卷积网络的语义分割方法存在的网络结构复杂、参数调优繁琐、训练周期长等问题，在传统的自动编码器模型中加入监督层，通过监督学习机制来抽取有利于道路图像分割的特征，实现道路图像语义分割。本发明的监督学习机制促使网络结构着重学习区域的轮廓、边界等信息而忽略与分割无关的图像细节，取得了更好的道路分割效果。并且本发明所提出的方法模型简单、训练时间和运行时间都远低于Segnet网络，这对实时性要求很高的道路识别而言是极其关键的。
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公开(公告)号：CN108596044B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201810280444.3
申请日：2018-04-02
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度卷积神经网络的行人检测方法，包括如下步骤：(10)样本集收集：将样本集图像分为训练集与测试集；(20)样本图像预处理：对样本集图像进行尺寸变换、对比度归一化和白化处理，得到低冗余样本灰度图像；(30)深度卷积网络模型获取：利用低冗余训练样本，采用连续dropout策略，对深度卷积网络进行训练，利用测试集样本对深度卷积网络进行测试，得到深度卷积网络模型；(40)行人检测：利用深度卷积网络模型，对使用现场图像进行行人检测。本发明的基于深度卷积网络的行人检测方法，通过连续dropout策略，在保持网络训练精度的同时，获得更好的泛化能力，从而在行人检测中得到更高的正确率。
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公开(公告)号：CN108596044A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810280444.3
申请日：2018-04-02
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度卷积神经网络的行人检测方法，包括如下步骤：(10)样本集收集：将样本集图像分为训练集与测试集；(20)样本图像预处理：对样本集图像进行尺寸变换、对比度归一化和白化处理，得到低冗余样本灰度图像；(30)深度卷积网络模型获取：利用低冗余训练样本，采用连续dropout策略，对深度卷积网络进行训练，利用测试集样本对深度卷积网络进行测试，得到深度卷积网络模型；(40)行人检测：利用深度卷积网络模型，对使用现场图像进行行人检测。本发明的基于深度卷积网络的行人检测方法，通过连续dropout策略，在保持网络训练精度的同时，获得更好的泛化能力，从而在行人检测中得到更高的正确率。
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公开(公告)号：CN108537132B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201810218531.6
申请日：2018-03-16
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 一种基于监督学习的深度自动编码器的道路分割方法，针对传统分割方法存在的分割精度不高、实时性不好，基于全卷积网络的语义分割方法存在的网络结构复杂、参数调优繁琐、训练周期长等问题，在传统的自动编码器模型中加入监督层，通过监督学习机制来抽取有利于道路图像分割的特征，实现道路图像语义分割。本发明的监督学习机制促使网络结构着重学习区域的轮廓、边界等信息而忽略与分割无关的图像细节，取得了更好的道路分割效果。并且本发明所提出的方法模型简单、训练时间和运行时间都远低于Segnet网络，这对实时性要求很高的道路识别而言是极其关键的。
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公开(公告)号：CN109685118A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811500514.8
申请日：2018-12-07
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/627 , G06K2209/23
Abstract: 一种基于卷积神经网络特征的弱分类器Adaboost车辆检测方法，针对基于卷积神经网络的车辆检测识别率高，但由于网络结构复杂带来的实时性不好的问题，设计一种高效鲁棒的车辆检测方法，首先建立一个较浅层的卷积神经网络来提取车辆特征，然后利用弱分类器Adaboost在卷积神经网络提取的特征空间中完成分类，最终完成车辆检测。本发明方法有效利用CNN强大的特征提取能力和弱分类器Adaboost的快速分类能力，同时又避免了深度的CNN训练与使用中运算量大的缺陷。通过自建数据数据集上与已有传统的CNN算法、Gabor+SVM算法、HOG+SVM算法进行了比对实验，本文提出的算法表现最好，实时性更好，准确率也高达98.1％，较好地解决了车辆检测问题。
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