【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及神经网络，特别是涉及一种目标对象的识别方法、一种目标对象的识别系统以及一种电子设备和一种计算机可读存储介质。
技术介绍
1、在当前社会中，利用汽车进行代步已然成为人们出行的主要方式之一。随着技术的发展，人们对汽车的要求也从安全性、稳定性逐渐往智能化方向发展。其中，辅助驾驶以及未来的无人驾驶已成为趋势。在辅助驾驶和无人驾驶中，首先要处理好对路况以及周围环境的感知，然后是对交通规则的理解，进而才是自车的路线规划和控制。
2、理解交通规则主要依靠路上的提示信息。目前，对提示信息的识别主要依靠传统的图像处理算法。但是，传统的图像处理算法可识别的提示信息种类单一。如果需要识别多种类型的提示信息，需要利用多种图像处理算法，导致提示信息的识别效率低、复杂度高。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，提出了本专利技术实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种目标对象的识别方法、一种目标对象的识别系统以及一种电子设备和一种计算机可读存储介质。
2、为了解决...
【技术保护点】
1.一种目标对象的识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于检测模型从所述图像中检测得到多种目标对象的位置信息，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于分类模型和多个所述位置信息识别得到多种所述目标对象的类别信息，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测模型的训练步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测模型的训练步骤，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测模型的训练步骤，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种目标对象的识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于检测模型从所述图像中检测得到多种目标对象的位置信息，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于分类模型和多个所述位置信息识别得到多种所述目标对象的类别信息，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测模型的训练步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测模型的训练步骤，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈晓萌，
申请(专利权)人：北京鉴智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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