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基于Ghost卷积特征融合神经网络实时车流量检测系统及方法

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本发明涉及一种基于Ghost卷积特征融合神经网络实时车流量检测系统及方法,包括：数据预处理模块，用于从拍摄的视频中进行抽帧，得到第一训练集，对所述第一训练集中的目标图像进行标记形成第二训练集，再利用高斯滤波器生成目标图像的密度图，形成第三训练集；网络训练模块，通过所述第三训练集对网络进行训练得到网络模型，其中所述网络包括多个Ghost卷积层；目标信息预测模块，从拍摄的视频中进行抽帧，作为测试图像，将所述测试图像输入至所述网络模型中进行预测，得到测试图像的目标信息。本发明误差小，有利于获得良好的性能。

著录项

公开/公告号CN111640101B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-04-29

原文格式PDF
申请/专利权人苏州大学;
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申请/专利号CN202010475998.6
发明设计人张莉;于厚舜;屈蕴茜;王邦军;孙涌;
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申请日2020-05-29
分类号G06T7/00;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;
代理机构苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人殷海霞
地址 215000 江苏省苏州市吴中区石湖西路188号
入库时间 2022-08-23 13:33:57

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