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申请/专利权人：山东高速建设管理集团有限公司;山东大学
摘要：本发明涉及一种车辆实时检测深度神经网络输入端在线数据增强方法,包括步骤S1：获取高速公路车辆数据集和图像样本；步骤S2：对图像样本进行随机且不重复的维持原样不变、HSV变换、平移、错切非垂直投影和透视变换的操作，得到新的图像样本；具体包括:对图像样本的15样本进行随机且不重复的维持原样不变操作，作为新的图像样本；对剩余图像样本的14样本进行随机且不重复的HSV变换操作，作为新的图像样本；对剩余图像样本的13样本进行随机且不重复的平移操作，作为新的图像样本；对剩余图像样本的12样本进行随机且不重复的错切非垂直投影操作，作为新的图像样本；对剩余图像样本进行随机且不重复的透视变换操作，作为新的图像样本；本发明对训练数据集中的图像进行数据增强，在不改变网络结构的情况下，加强目标识别算法对高速公路车辆重叠目标的识别能力。
主权项：1.一种车辆实时检测深度神经网络输入端在线数据增强方法，其特征在于，包括:步骤S1：获取高速公路车辆数据集和图像样本；步骤S2：对图像样本进行随机且不重复的维持原样不变、HSV变换、平移、错切非垂直投影和透视变换的操作，得到新的图像样本；具体包括:对图像样本的部分样本进行随机且不重复的维持原样不变操作，作为新的图像样本；对剩余图像样本的部分样本进行随机且不重复的HSV变换操作，作为新的图像样本；对剩余图像样本的部分样本进行随机且不重复的平移操作，作为新的图像样本；对剩余图像样本的部分样本进行随机且不重复的错切非垂直投影操作，作为新的图像样本；对剩余图像样本进行随机且不重复的透视变换操作，作为新的图像样本；步骤S3：在新的图像样本中随机选择若干张图片，通过随机缩放进行图像分割，再通过随机分布进行拼接并进行图像修正后形成新样本；步骤S4：对新样本进行符合均匀分布的上下翻转、左右翻转与维持原样的操作，并随机加入高斯噪声，最终得到增强后图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东高速建设管理集团有限公司 山东大学 一种车辆实时检测深度神经网络输入端在线数据增强方法及系统
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