公开(公告)号：CN113065478A

公开(公告)日：2021-07-02

申请号：CN202110380937.6

申请日：2021-04-09

Applicant: 长安大学

Inventor： 郭迎 ,  赵祥模 ,  王润民 ,  贾艳萍 ,  刘占文 ,  梁睿林 ,  闵海根 ,  孙朋朋

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/32 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供一种复杂天气道路车辆目标检测方法，首先，选取天气良好、光线充足的道路交通图像集S，标记车辆边界框；基于循环一致性对抗网络将正常天气图像集转换成复杂天气图像集；将合成的带有标记边界框的复杂天气图像集作为输入送入Faster R‑CNN网络进行训练，得到复杂天气车辆检测模型；然后，开始执行实际复杂天气交通视频车辆检测，将视频解码为图像集；判定复杂天气类别，选取上述对应地复杂天气的预训练好的复杂天气车辆检测模型并代入该模型，执行基于Faster R‑CNN网络的车辆目标检测，并输出结果。这样，大大地提高了复杂天气车辆目标检测的准确率和检测速度，简化了现有模型训练过程中多次重复手动标记车辆边界框的流程。