买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：河南科技大学

摘要：本发明涉及自动驾驶领域，具体的说是一种针对多尺度目标和遮挡目标的自动驾驶目标检测方法，首先，构建自动驾驶复杂交通场景数据集，采集实际道路中的目标图像信息，并对图像进行预处理；其次，提出基于K‑means与遗传算法相结合的聚类方法对数据集中的边界框进行聚类，产生9种不同尺寸的锚框，再次，针对复杂中的多尺度目标实时检测问题，提出注意力特征金字塔网络，得到目标边界框的回归参数；接着，为提高定位精度，解决正负样本不均问题，构建基于Focalloss和CIoUloss的损失函数对目标边界框的回归参数进行优化得到预测边界框；最后，提出基于Soft‑CIoU‑NMS算法对预测边界框进行后处理。本发明可以有效缓解复杂场景下遮挡目标的漏检问题和定位不准问题。

主权项：1.一种针对多尺度目标和遮挡目标的自动驾驶目标检测方法，其特征在于，通过构建自动驾驶复杂交通场景数据集，并对数据集中的目标边界框进行聚类，计算得出目标边界框的回归参数以提高多尺度目标的检测精度，再对预测边界框进行后处理以缓解遮挡目标的漏检和定位；包括以下步骤：S1：采集实际道路中的目标图像信息，构建自动驾驶复杂交通场景数据集，并对目标图像信息进行预处理；S2：通过基于K-means与遗传算法相结合的聚类方法对数据集中的边界框进行聚类，产生9种不同尺寸的锚框；S3：通过注意力特征金字塔网络得到目标边界框的回归参数；S4：构建基于Focalloss和CIoUloss的损失函数对S3中得到的目标边界框的回归参数进行优化得到预测边界框；S5：基于Soft-CIoU-NMS算法对S4得到的预测边界框进行后处理，得出最终的预测结果；所述注意力特征金字塔网络对高层语义特征施加通道注意力机制得到通道注意力图谱，对低层位置特征施加空间注意力机制得到空间注意力图谱；所述Soft-CIoU-NMS算法的输入是两个列表，一个是边界框参数列表，一个是边界框置信度列表，算法的超参数是非极大值抑制阈值；所述Soft-CIoU-NMS算法的步骤为：第1步，定义一个空列表用来存放最终输出的预测边界框；第2步，将边界框置信度列表排序；第3步，将列表中的最大元素所对应的边界框从列表删除，并将添加至输出列表中，此时就是一个局部极值，将它当作一个目标；第4步，遍历剩余边界框即列表，判断中元素与的CIoU值是否大于阈值，使用CIoU为正负样本划分的依据；第5步，中元素与的CIoU值大于阈值时，降低该元素的置信度，其更新方式为；第6步，重复1-5步，直到，此时中所有目标都被筛选出来，算法结束。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 河南科技大学 一种针对多尺度目标和遮挡目标的自动驾驶目标检测方法