一种基于深度学习的信息融合停车位检测方法及系统
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一种基于深度学习的信息融合停车位检测方法及系统
申请号:
CN202510009786
申请日期:
2025-01-03
公开号:
CN119942496A
公开日期:
2025-05-06
类型:
发明专利
摘要
本发明提供了一种基于深度学习的信息融合停车位检测方法及系统,致力于从AVM(环视监控图像)实现停车位的高效检测。该方法先将图像划分为网格单元,借由卷积神经网络提取特征图,从而获取停车位的全局信息(包括入口位置、类型及占用情况)与局部信息(如连接点位置和方向),而后运用基于连接点和停车位的非极大值抑制技术对信息加以整合,得出精准的检测结果。本发明具备高检测率、高精度以及快速检测等显著优势,在各类环境条件下均有出色表现,具有颇高的实用价值与广阔的应用前景。
技术关键词
卷积滤波器
停车位检测方法
训练卷积神经网络
Sigmoid函数
网格
像素
卷积神经网络提取特征
停车位检测系统
占用状况
关键点
尺寸特征
平行停车位
特征信息融合
棋盘格标定
特征提取网络
加权平均法
图像处理模块