技术特征：
技术总结
本发明涉及一种基于栅格卷积神经网络的车辆姿态检测方法及系统，方法利用SSD网络，采用部分连接网络改进了传统的姿态检测网络，构建了栅格卷积，并基于栅格卷积设计出栅格卷积神经网络，通过将车载相机采集的数据分为训练数据集和测试数据集，对栅格卷积神经网络的训练，以对待检测的图像生成若干候选图像区域，通过栅格卷积神经网络模型的特征提取和分类判断候选区域中是否存在车辆；最后对判断存在车辆的候选区域进行窗口融合，得到精确的车辆目标位置和姿态信息。与现有技术相比，本发明具有提高模型的鲁棒性，提高模型单方向提取特能的能力，高速且高精度完成车辆姿态检测等优点。
技术研发人员：姚振鑫;宋新萍;张锟腾
受保护的技术使用者：上海工程技术大学
技术研发日：2019.04.29
技术公布日：2019.08.06