【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，特别是涉及一种基于低质量标注数据的目标检测方法以及系统。
技术介绍
1、近年来，高位视频技术发展迅速，通过在路侧安装视频监控摄像头进行数据采集，利用视觉算法对采集的数据可实现车辆检测、车牌识别、车辆跟踪、行人检测、泊位线检测等多种任务，有利于对路侧停车实现更加精细且准确的管理，可以为车路协同技术的部署与发展提供数据，从而对于城市的交通管理、行车安全等各个方面都具有积极地促进作用。
2、目前，在目标检测算法中，仍以依赖于大量人工数据标注的有监督学习算法为主，保证对于车辆、车牌等目标的检测准确性。但是，在采集的路侧监控场景图像中，对于车辆、行人较多，场景较复杂时，在进行人工标注与机器自动标注时，会存在标注不准确的问题，例如目标标注框偏移、多个目标标注在同一框内、仅标注目标的显著特征区域等标注问题导致的标注不准确的数据，构成低质量标注数据，通过低质量标注数据训练的目标检测器对目标检测时检测准确度低，不利于路侧停车的管理。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解...
【技术保护点】
1.一种基于低质量标注数据的目标检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于低质量标注数据的目标检测方法，其特征在于，所述根据所述候选提议目标框集合分数构建交叉熵损失函数，对初级精炼网络模型进行训练，获得训练完成的初级精炼网络模型之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的基于低质量标注数据的目标检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的基于低质量标注数据的目标检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的基于低质量标注数据的目标检测方法，其特征在于，所述方法还包
6...
【技术特征摘要】
1.一种基于低质量标注数据的目标检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于低质量标注数据的目标检测方法，其特征在于，所述根据所述候选提议目标框集合分数构建交叉熵损失函数，对初级精炼网络模型进行训练，获得训练完成的初级精炼网络模型之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的基于低质量标注数据的目标检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的基于低质量标注数据的目标检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的基于低质量标注数据的目标检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.一种基于低质量标注数据的目...
【专利技术属性】
技术研发人员：闫军，丁丽珠，王艳清，
申请(专利权)人：智慧互通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。