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