| 专利号 | 2019113010038 | 申请日 | 2019-12-17 | 专利名称 | 一种基于残差结构的神经网络目标识别方法及系统 |
| 授权日 | 2021-04-13 | 专利权人 | 中国人民解放军海军航空大学 | 发明人 | 但波;付哲泉;杨富程;戢治洪;高山 |
| 主分类号 | G06K9/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及一种基于残差结构的神经网络目标识别方法及系统，该方法包括：获取目标图像数据，并对目标图像数据按目标类别进行标注，形成训练数据；对训练数据进行归一化和零均值化，得到处理后训练数据；构建残差结构的神经网络，残差结构的神经网络包括依次连接的卷积模块层、第一全连接层和输出层，根据处理后训练数据，利用联合损失函数对构建残差结构的神经网络进行训练，得到训练好的网络模型；获取待识别目标图像数据，并对待识别目标图像数据进行归一化和零均值化，得到处理后待识别数据；将处理后待识别数据输入到训练好的网络模型，输出识别结果。通过本发明的上述方法能够提高目标识别的准确率。 | ||||
| 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 | |||||
