一种基于二值化网络的井下机车行人及距离检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910940988.2
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62;G06T7/70
申请日期：
2019-09-30
申请人：
合肥合工安驰智能科技有限公司

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著录项信息

专利名称	一种基于二值化网络的井下机车行人及距离检测方法
申请号	CN201910940988.2	申请日期	2019-09-30
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-02-25	公开/公告号	CN110837775A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;T;7;/;7;0查看分类表>
申请人	合肥合工安驰智能科技有限公司	申请人地址	安徽省合肥市包河区经济开发区花园大道8号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	合肥合工安驰智能科技有限公司	当前权利人	合肥合工安驰智能科技有限公司
发明人	段章领;李百奇
代理机构	南京中高专利代理有限公司	代理人	袁兴隆

摘要

本发明公开了一种基于二值化网络的井下机车行人及距离检测方法，本方法涉及计算机视觉领域，利用卷积神经网络的强大性能实现矿下行人检测，并通过基于双目视觉差的原理部署算法检测行人距离，此外本方法基于二值化将全精度卷积神经网络改造为二值化卷积神经网络，大大降低神经网络的参数，将二值化与卷积神经网络相结合，以实现压缩权重的卷积神经网络，加快训练速度，并且容易部署在嵌入式平台，目标检测与嵌入式平台相融合入，极大地推进了嵌入式人工智能的发展。其技术方案要点是：包括以下步骤：数据集准备阶段：通过位于矿井机车的摄像头拍摄，将视频集处理后人工标注；网络创建一阶段：创建全精度卷积神经网络框架。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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