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一种基于深度学习的无人驾驶汽车障碍物识别检测方法

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本发明公开了一种基于深度学习的无人驾驶汽车障碍物识别检测方法，首先对传感器输出的图像进行预处理，将预处理后的图像送入卷积层进行处理，解析通过卷积层处理后的图像，获取目标类别、目标概率以及目标坐标，将目标类别和目标概率相乘计算出每个目标的各个类别对应的概率向量，根据概率向量中的元素与设定阈值的进行比较，根据比较结果获得目标对应的类别，以及获得目标对应的坐标。本发明通过深度卷积神经网络对图像特征进行提取分析，对图像中的目标进行深度学习，从而有效的识别检测出障碍物，使汽车更好的感知外界环境，提高汽车的安全性。

著录项

公开/公告号CN108399398A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-08-14

原文格式PDF
申请/专利权人武汉云衡智能科技有限公司;
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申请/专利号CN201810240723.7
发明设计人李吉成;杨红心;朱波;廖载霖;
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申请日2018-03-22
分类号G06K9/00(20060101);G06N3/04(20060101);
代理机构42001 武汉宇晨专利事务所;
代理人李鹏;王敏锋
地址 430074 湖北省武汉市未来科技城海外人才大楼A座1838室
入库时间 2023-06-19 06:33:14

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-09-07

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20180322

实质审查的生效
2018-08-14

公开

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