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          深圳大學(xué)黃建軍獲國(guó)家專(zhuān)利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利多傳感器瞬時(shí)車(chē)輛檢測(cè)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN114372364B

          龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為:202210011195.4,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F30/20;該發(fā)明授權(quán)多傳感器瞬時(shí)車(chē)輛檢測(cè)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由黃建軍;周望設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2022-01-05向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

          多傳感器瞬時(shí)車(chē)輛檢測(cè)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本發(fā)明涉及智慧交通技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及多傳感器瞬時(shí)車(chē)輛檢測(cè)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和融合檢測(cè)。通過(guò)Carla仿真平臺(tái)采集的仿真數(shù)據(jù)和真實(shí)多傳感器采集平臺(tái)采集的真實(shí)數(shù)據(jù),將采集的數(shù)據(jù)處理后得到雷達(dá)RD圖、DOA圖,與攝像頭采集的Image圖組成相應(yīng)的車(chē)輛數(shù)據(jù)集,先用仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行三分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)可行性,后采用真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)三分支網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步訓(xùn)練,通過(guò)本發(fā)明搭建的三分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征融合和檢測(cè),得到瞬時(shí)車(chē)輛數(shù)的檢測(cè)結(jié)果。本發(fā)明通過(guò)三分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了雷達(dá)數(shù)據(jù)與攝像頭數(shù)據(jù)的特征融合,并實(shí)現(xiàn)對(duì)瞬時(shí)車(chē)輛數(shù)的檢測(cè),解決了車(chē)輛檢測(cè)中存在的遮擋問(wèn)題,提高了車(chē)輛檢測(cè)準(zhǔn)確率。

          本發(fā)明授權(quán)多傳感器瞬時(shí)車(chē)輛檢測(cè)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.一種多傳感器瞬時(shí)車(chē)輛檢測(cè)方法,其特征在于,包括: 步驟一、數(shù)據(jù)采集 通過(guò)Carla仿真平臺(tái)采集的仿真數(shù)據(jù)和通過(guò)真實(shí)多傳感器采集平臺(tái)采集的真實(shí)數(shù)據(jù); 步驟二、數(shù)據(jù)處理 將采集的數(shù)據(jù)處理后得到雷達(dá)RD圖和DOA圖,與攝像頭采集的Image圖共同組成相應(yīng)車(chē)輛的數(shù)據(jù)集; 步驟三、融合檢測(cè) 通過(guò)所述仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行三分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,驗(yàn)證三分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可行性,并采用所述真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)三分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步訓(xùn)練;通過(guò)搭建的三分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行雷達(dá)數(shù)據(jù)與攝像頭數(shù)據(jù)的特征融合和檢測(cè),得到瞬時(shí)車(chē)輛數(shù)的檢測(cè)結(jié)果,其中,三分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是利用VGGNet和ResNet兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),在此基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),通過(guò)增加DropOut層和Linear層,DropOut層和Linear層交叉放入VGGNet和ResNet兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)的最后,得到VGGNet改進(jìn)版和ResNet改進(jìn)版,并依據(jù)兩個(gè)改進(jìn)版網(wǎng)絡(luò)搭建得到三分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

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