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摘要
本发明公开了一种基于深度学习的车位及障碍物检测方法及其应用,该方法包括：1.在车辆相应位置安装鱼眼摄像头；2.对鱼眼摄像头进行环视拼接并进行标注,制作数据集；3.搭建神经网络结构,采用共用一个主干网络,经过特征提取网络后生成两个检测头的网络结构,分别对停车位和障碍物进行不同方式的回归；4.训练神经网络,得到最优损失下的权重,进行停车位识别。本发明避免了在采用检测框回归的方式同时检测停车位与障碍物的过程中无法拟合停车位的问题,从而保证了在准确拟合停车位的同时也能对障碍物进行有效检测识别。
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