成果简介
目标检测是获取目标数量和位置的必要技术，是智能系统后续决策、规划、控制的重要基础。实验室基于深度学习构建了实时目标检测系统。系统首先用大量标注样本图片训练深度神经网络模型，检测时，通过摄像头捕获图片，使用训练好的网络模型检测视野内的目标（物体或人），并用矩形框标注目标在图像中的位置。
研究团队
计算机科学与技术学院王刚教授研发团队。
成果成熟度
可产业化。
应用领域及市场前景
该目标检测系统检测精度高，速度快，性能远超传统计算机视觉方法取得的效果。从应用场景来看，代表领域是当前发展火热的无人驾驶，除此以外，无人机，无人港口、无人仓库，机器人等智能系统也都迫切需要成熟的目标检测系统，市场前景广阔。
合作方式
合作开发、技术入股、技术转让。
