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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳大學(xué)申請(qǐng)的專利多傳感器瞬時(shí)車輛檢測(cè)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114372364B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210011195.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/20；該發(fā)明授權(quán)多傳感器瞬時(shí)車輛檢測(cè)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由黃建軍;周望設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-01-05向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本多傳感器瞬時(shí)車輛檢測(cè)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及智慧交通技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及多傳感器瞬時(shí)車輛檢測(cè)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和融合檢測(cè)。通過Carla仿真平臺(tái)采集的仿真數(shù)據(jù)和真實(shí)多傳感器采集平臺(tái)采集的真實(shí)數(shù)據(jù)，將采集的數(shù)據(jù)處理后得到雷達(dá)RD圖、DOA圖，與攝像頭采集的Image圖組成相應(yīng)的車輛數(shù)據(jù)集，先用仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行三分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)可行性，后采用真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)三分支網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步訓(xùn)練，通過本發(fā)明搭建的三分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征融合和檢測(cè)，得到瞬時(shí)車輛數(shù)的檢測(cè)結(jié)果。本發(fā)明通過三分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了雷達(dá)數(shù)據(jù)與攝像頭數(shù)據(jù)的特征融合，并實(shí)現(xiàn)對(duì)瞬時(shí)車輛數(shù)的檢測(cè)，解決了車輛檢測(cè)中存在的遮擋問題，提高了車輛檢測(cè)準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)多傳感器瞬時(shí)車輛檢測(cè)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種多傳感器瞬時(shí)車輛檢測(cè)方法，其特征在于，包括： 步驟一、數(shù)據(jù)采集 通過Carla仿真平臺(tái)采集的仿真數(shù)據(jù)和通過真實(shí)多傳感器采集平臺(tái)采集的真實(shí)數(shù)據(jù)； 步驟二、數(shù)據(jù)處理 將采集的數(shù)據(jù)處理后得到雷達(dá)RD圖和DOA圖，與攝像頭采集的Image圖共同組成相應(yīng)車輛的數(shù)據(jù)集； 步驟三、融合檢測(cè) 通過所述仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行三分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，驗(yàn)證三分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可行性，并采用所述真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)三分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步訓(xùn)練；通過搭建的三分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行雷達(dá)數(shù)據(jù)與攝像頭數(shù)據(jù)的特征融合和檢測(cè)，得到瞬時(shí)車輛數(shù)的檢測(cè)結(jié)果，其中，三分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是利用VGGNet和ResNet兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，通過增加DropOut層和Linear層，DropOut層和Linear層交叉放入VGGNet和ResNet兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)的最后，得到VGGNet改進(jìn)版和ResNet改進(jìn)版，并依據(jù)兩個(gè)改進(jìn)版網(wǎng)絡(luò)搭建得到三分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

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