【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及目标检测，尤其是涉及一种汽车座舱内的高精度快速目标检测方法。
技术介绍
1、目前，在目标检测领域内，通常目标的检测精度和检测速度无法兼容，基本是此消彼长的关系。而在实际应用中，通常在保证目标检测识别速度的基础上，需要增加目标检测的识别率。
2、在图像目标检测领域中，为了增加目标检测的准确率，通常采用的方法有以下几种：1)优化网络结构的设计，这种方式针对特定的目标物和应用场景需要做大量的数据清洗、筛选和分析，进而设计出准确率高的网络结构；2)采用宽度和深度都扩大的网络结构，也就是采用网络信息更庞大的大模型去增加识别率。但是，以上两种方法都存在明显的问题，第一种方法需要花费大量的时间去对数据进行分析，并需要具备较深的网络结构设计能力，即使设计出模型识别率较高的网络结构，很可能只是针对当前的使用场景，很少具有通用的适用优势；第二种方法，在模型参数量增加的同时，训练时间和推理时间都会增加，影响识别的帧率，是以增加训练的耗时和损失推理的实时性为代价换取精度的提升，在实际的应用场景中优势大大减少。
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【技术保护点】
1.一种汽车座舱内的高精度快速目标检测方法，其步骤为：在模型训练阶段通过对训练数据进行特定处理，训练出两种不同参数量的目标检测模型，即大模型和小模型，在检测过程中利用帧间图像差异，针对不同图像输入尺寸在大模型和小模型间进行切换，在全图识别时采用大模型检测，在变化的小图像区域内采用小模型检测。
2.根据权利要求1所述的汽车座舱内的高精度快速目标检测方法，其特征在于，所述的目标检测方法的具体步骤为：
3.根据权利要求2所述的汽车座舱内的高精度快速目标检测方法，其特征在于：步骤(S12)中所述的目标外接框为OriginalImage中不规则目标物的外...
【技术特征摘要】
1.一种汽车座舱内的高精度快速目标检测方法，其步骤为：在模型训练阶段通过对训练数据进行特定处理，训练出两种不同参数量的目标检测模型，即大模型和小模型，在检测过程中利用帧间图像差异，针对不同图像输入尺寸在大模型和小模型间进行切换，在全图识别时采用大模型检测，在变化的小图像区域内采用小模型检测。
2.根据权利要求1所述的汽车座舱内的高精度快速目标检测方法，其特征在于，所述的目标检测方法的具体步骤为：
3.根据权利要求2所述的汽车座舱内的高精度快速目标检测方法，其特征在于：步骤(s12)中所述的目标外接框为originalimage中不规则目标物的外接矩形，该矩形的宽、高均与originalimage的宽、高平行。
4.根据权利要求2所述的汽车座舱内的高精度快速目标检测方法，其特征在于：步骤(s13)中所述的拓展矩形框，具体拓展比例范围...
【专利技术属性】
技术研发人员：王臣豪，母焰，唐帮轩，杨松，
申请(专利权)人：宁波春建电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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