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申请/专利权人：哈尔滨理工大学
申请日：2024-10-12
公开（公告）日：2025-01-14
公开（公告）号：CN119313877A
专利技术分类：..确定感兴趣区域 [ROI] 或感兴趣体积[2022.01]
专利摘要：本发明属于目标检测技术领域，尤其为基于深度学习的高效目标检测系统，包括，数据采集模块，用于采集图像数据，数据预处理模块，对采集到的图像进行预处理操作，模型训练模块，构建基于FasterR‑CNN架构的网络，选择预训练模型作为基础卷积网络，利用标注的车辆检测数据集进行训练，采用优化算法调整网络参数；通过训练神经网络模型来提取图像中的特征，并实现对车辆的准确检测，其关键优点在于能够处理复杂的视觉信息和各种环境条件下的车辆检测任务，深度学习模型的高效性体现在其较高的检测精度和快速的处理速度，能够实时监控交通情况，提供可靠的车辆检测结果。
专利权项：1.基于深度学习的高效目标检测系统，其特征在于：包括，数据采集模块，用于采集图像数据；数据预处理模块，对采集到的图像进行预处理操作；模型训练模块，构建基于FasterR-CNN架构的网络，选择预训练模型作为基础卷积网络，利用标注的车辆检测数据集进行训练，采用优化算法调整网络参数；目标检测模块，加载训练好的模型，通过基础卷积网络提取图像特征，利用区域提议网络生成候选区域，再由FastR-CNN检测器对候选区域进行分类和回归以确定车辆位置和类别；结果输出模块，用于输出车辆检测结果。
百度查询： 哈尔滨理工大学 基于深度学习的高效目标检测系统
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