公开(公告)号：CN112183485A

公开(公告)日：2021-01-05

申请号：CN202011204025.5

申请日：2020-11-02

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 王立勇 ,  王浩东 ,  苏清华

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/32 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的交通锥桶检测定位方法、系统及存储介质，其包括：在预先获取的彩色图像中对交通锥桶进行检测识别；在预先获取的深度图像中对交通锥桶进行检测识别；将彩色图像的检测识别结果与深度图像的检测识别结果进行匹配，得到最终的交通锥桶的类别和三维空间位置。本发明将改进的YOLOv4算法应用于交通锥桶检测任务中，能够准确、全面和快速的从图像中检测到交通锥桶，并通过匹配彩色图像和深度图像检测结果的方法，同时获取到交通锥桶的类别和三维位置。

公开(公告)号：CN112183485B

公开(公告)日：2024-03-05

申请号：CN202011204025.5

申请日：2020-11-02

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 王立勇 ,  王浩东 ,  苏清华

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/25 ,  G06V10/75 ,  G06V10/774 ,  G06V10/762 ,  G06N20/20 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的交通锥桶检测定位方法、系统及存储介质，其包括：在预先获取的彩色图像中对交通锥桶进行检测识别；在预先获取的深度图像中对交通锥桶进行检测识别；将彩色图像的检测识别结果与深度图像的检测识别结果进行匹配，得到最终的交通锥桶的类别和三维空间位置。本发明将改进的YOLOv4算法应用于交通锥桶检测任务中，能够准确、全面和快速的从图像中检测到交通锥桶，并通过匹配彩色图像和深度图像检测结果的方法，同时获取到交通锥桶的类别和三维位置。(56)对比文件Ankit Dhall 等.Real-time 3D TrafficCone Detection for Autonomous Driving.《2019 IEEE Intelligent Vehicles Symposium(IV)》.2019,494-501.Huang Yong 等.Real-time traffic conedetection for autonomous vehicle《.201534th Chinese Control Conference (CCC)》.2015,3718-3722.Wang Liyong 等.Advanced Driver-Assistance System (ADAS) for IntelligentTransportation Based on the Recognitionof Traffic Cones《.Advances in CivilEngineering》.2020,第2020卷(第04期),1-8.Jin Zeng 等.Deep surface normalestimation with hierarchical RGB-Dfusion《.Proceedings of the IEEE/CVFconference on computer vision and patternrecognition》.2020,6153-6162.吴鑫 等.基于颜色和深度信息融合的目标识别方法《.农业工程学报》.2013,第29卷(第S1期),96-100.顾恭 等.改进YOLOv3的车辆实时检测与信息识别技术《.改进YOLOv3的车辆实时检测与信息识别技术》.2020,第56卷(第22期),173-184.