用于语义分割的分类神经网络的训练方法及装置、电子设备

    公开(公告)号:CN112020721A

    公开(公告)日:2020-12-01

    申请号:CN201880092678.3

    申请日:2018-06-15

    Inventor: 石路 张聪 王琪

    Abstract: 一种用于语义分割的分类神经网络的训练装置及方法、电子设备。通过在计算神经网络的损失时将边界区域中具有不确定性的像素的权值设置为较小,能够降低这些像素对于训练速度和模型稳定性的影响,从而有效提高训练速度和模型稳定性,并且,能够保证训练图像中主要部分的训练结果的准确性。

    车辆检测装置和方法
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN109509345A

    公开(公告)日:2019-03-22

    申请号:CN201710833413.1

    申请日:2017-09-15

    Abstract: 本发明实施例提供一种车辆检测装置和方法。所述车辆检测方法包括:确定包含检测对象的图像是属于复杂场景还是正常场景;根据所述图像是属于复杂场景还是正常场景,对所述图像的全部区域或者部分区域进行基于滑动窗的对象检测。由此,不仅可以保证对象检测的准确性而防止漏检,而且可以极大地降低对象检测的计算量,从而满足交通监控领域的实时性检测的需求。

    停车位的检测装置、方法以及图像处理设备

    公开(公告)号:CN106897655A

    公开(公告)日:2017-06-27

    申请号:CN201510957305.6

    申请日:2015-12-18

    Inventor: 张聪

    Abstract: 本发明实施例提供一种停车位的检测装置、方法以及图像处理设备。所述检测方法包括:将从摄像头获取的对停车位进行拍摄的侧视图像进行变换,获得包含所述停车位的俯视图像;基于所述俯视图像的梯度信息获得包括多个边缘的边缘图像;对所述边缘图像进行变换并根据所述梯度信息获得投票向量,以及根据所述投票向量中的峰值确定标识线;以及基于多个所述标识线确定出一个或多个停车位。由此,不但可以直观地并且准确地观察到停车位的距离以及位置,而且能够自动地检测到停车位并且检测的准确性更高。

    目标速度估计方法、装置和图像处理设备

    公开(公告)号:CN110033476A

    公开(公告)日:2019-07-19

    申请号:CN201810026930.2

    申请日:2018-01-11

    Inventor: 张聪 王琪

    Abstract: 一种目标速度估计方法、装置和图像处理设备,所述方法包括:对输入的当前帧图像进行前景检测和边缘检测,得到前景图像和边缘图像;根据所述前景图像和所述边缘图像确定候选检测区域;对所述候选检测区域进行角点检测,得到多个角点;计算所述多个角点的速度,将所述多个角点的速度的平均值作为所述目标的速度。通过本实施例的方法,能够快速且鲁棒地估计车辆速度,可以用于交通状态检测,拥堵检测以及其他智能交通应用中。

    背景模型的提取装置、交通拥堵状况检测方法和装置

    公开(公告)号:CN109479120A

    公开(公告)日:2019-03-15

    申请号:CN201680087770.1

    申请日:2016-10-14

    Inventor: 张聪 王琪

    Abstract: 一种背景模型的提取装置、一种交通拥堵状况检测方法和装置,其中,该背景模型的提取装置包括:第一检测单元,其用于检测当前图像预定区域的移动速度;第一更新单元,其用于在该移动速度超过第一阈值时,将该预定区域中不运动的图像像素作为背景像素来更新该背景模型。由此,在不同的视频条件下具有鲁棒性,且能够提高前景图像检测的准确度,避免由于前景融入和前景锁死导致的前景图像的检测准确度低的问题。

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