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基于小型深度学习网络的车位检测方法
引用本文:杨科,王炜斌,徐维庆.基于小型深度学习网络的车位检测方法[J].汽车实用技术,2020(13).
作者姓名:杨科  王炜斌  徐维庆
作者单位:泛亚汽车技术中心有限公司,上海 201208;泛亚汽车技术中心有限公司,上海 201208;泛亚汽车技术中心有限公司,上海 201208
摘    要:针对车载嵌入式系统开发需求,文章提出一种小型深度学习网络的车位检测方法。环视图像的车位角点具有大小相近、分布均匀的特点,将整个环视图像分割成若干个子图像,裁剪深度网络模型结构,使用小网络对各个子图像进行车位角点检测,可以有效降低大图像高算力的要求。实验数据表明,以384*640图像大小为例,将原图像分割成128*128子图像,子图像的深度网络算力要求为原图像的1/15,而相应的检测性能没有损失。

关 键 词:深度学习  车位检测  环视图像  网络裁剪
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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