[發(fā)明專利]一種基于Centernet的汽車識別方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202010413014.1
• 申請日: 2020-05-15
• 公開（公告）號: CN111582213A
• 公開（公告）日: 2020-08-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 蔡潤軒;方志軍
• 申請（專利權(quán)）人: 北京鐵科時代科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 成都行之專利代理事務(wù)所(普通合伙) 51220
• 代理人: 李朝虎

1.一種基于Centernet的汽車識別方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1：采集并收集原始圖像數(shù)據(jù)；

S2：對原始圖像進行分類，具體分為訓(xùn)練集、驗證集、測試集；并對訓(xùn)練集、驗證集、測試集分別進行增強處理得到增強后的訓(xùn)練集、增強后的驗證集、增強后的測試集；

S3：搭建基于Centernet的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；

S4：對Centernet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，采用Group Normalization進行標準化，Radam優(yōu)化器作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的優(yōu)化方法，進行迭代訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的Centernet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；

S5：用增強后的驗證集和增強后的測試集對訓(xùn)練后的Centernet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行驗證和測試。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于Centernet的汽車識別方法，其特征在于，所述S2還包括對原始圖像數(shù)據(jù)的長度和寬度進行調(diào)整，S2具體步驟如下：

S21：調(diào)整原始圖像數(shù)據(jù)的長度和寬度得到調(diào)整后的圖片；

S22：選用X張調(diào)整后的圖片作為訓(xùn)練集；選用Y張調(diào)整后的圖片作為驗證集；選用Z張調(diào)整后的圖片作為測試集；

S23：將訓(xùn)練集、驗證集、測試集的圖片分別進行數(shù)據(jù)增強處理得到增強后的訓(xùn)練集、增強后的驗證集、增強后的測試集。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于Centernet的汽車識別方法，其特征在于，所述S21具體為：將原始圖像數(shù)據(jù)的長度統(tǒng)一調(diào)整為2560像素，將原始圖像數(shù)據(jù)的寬度統(tǒng)一調(diào)整為512像素。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于Centernet的汽車識別方法，其特征在于，所述S22具體為：X取值為4000，Y取值為256，Z取值為2000。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于Centernet的汽車識別方法，其特征在于，所述S23中增強處理具體是對訓(xùn)練集、驗證集、測試集內(nèi)的圖片采用旋轉(zhuǎn)和模糊高斯處理。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于Centernet的汽車識別方法，其特征在于，所述S3中搭建基于Centernet的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，具體是Backbone采用hourglass或Efficientnet或Dla的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于Centernet的汽車識別方法，其特征在于，所述S4具體包括如下步驟：

S41：將增強后的訓(xùn)練集送入Centernet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行訓(xùn)練得到第一特征數(shù)據(jù)集；訓(xùn)練過程依次為全部網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)-部分結(jié)構(gòu)-頭部結(jié)構(gòu)-全部網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；

S42：采用Group Normalization對Centernet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中部分參數(shù)進行標準化。