基于卷积神经网络的道路目标检测方法[发明专利]

来源：图艺博知识网

专利内容由知识产权出版社提供

专利名称：基于卷积神经网络的道路目标检测方法专利类型：发明专利

发明人：张庆辉,万晨霞,韩伟良申请号：CN201810044670.1申请日：20180117公开号：CN108304787A公开日：20180720

摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的道路目标检测方法，旨在解决现有目标检测系统网络结构复杂、精确度不高、速度慢的技术问题。在本发明中，先制作道路目标的训练集和测试集，然后搭建TensorFlow深度学习框架，建立SSD目标检测模型结构，对道路目标图像进行特征提取，然后测试并利用损失函数优化检测模型，最后使用SoftMax算法进行分类得到检测结果。本发明的有益技术效果在于：网络结构简单、速度快并且检测精度高。

申请人：河南工业大学,郑州艾毅电子科技有限公司

地址：450001 河南省郑州市市辖区高新技术产业开发区莲花街100号

国籍：CN

代理机构：河南科技通律师事务所

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