| 专利号 | 2021112147219 | 申请日 | 2021-10-19 | 专利名称 | 一种基于深层特征和浅层特征融合的目标检测方法 |
| 授权日 | 2022-05-27 | 专利权人 | 齐鲁工业大学 | 发明人 | 单东日;许亚鲁;王晓芳;张鹏;贺冬梅 |
| 主分类号 | G06K9/62 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明提供了一种基于深层特征和浅层特征融合的目标检测方法。步骤如下：构建目标检测网络模型，获取数字图像，分为训练集和测试集；将图像增强过后的图片x首先输入到分类网络进行特征提取，然后再将特征提取的结果输入到特征融合网络进行特征融合，最后利用融合后的特征图对模型进行分类和回归得到预测值，使用预测值、标签y、预选框匹配结果和Loss函数计算得到误差进行反向传播，得到了保存模型参数的文件；对模型进行测试，首先计算冗余的预测值，最后通过NMS算法去除冗余的预测值，得到最终结果。经验证我们的方法在PascalVOC数据集上的20类的平均监测准确率达到了70%，在行人检测、人脸检测、文本检测、交通信号和遥感目标检测拥有良好的应用前景。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 人工智能 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
