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摘要
本发明公开了一种基于深度学习的车位检测方法,其中方法包括：数据预处理步骤,基于半监督分类的卷积神经网络模型构建步骤,停车位检测优化函数设计步骤,将训练图像输入至分类模型,进行预训练获得优化函数初始参数步骤,将训练图像输入至分类模型,进行训练步骤；本发明能够让自动驾驶汽车系统准确的检测目标车位是否可用,进而精准的在车位上停车,对自动驾驶汽车研究中的停车位检测的子问题进行了有效的解决,本发明设计了一种针对于半监督分类问题中的PU学习的目标优化函数,即使在停车位检测数据集的标记不全面的情况下,也能够正常的分类出图像中的停车位是否可用,可以处理多种情况的车位检测问题。
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