[发明专利]目标分布检测方法及设备在审
| 申请号： | 201810506765.0 | 申请日： | 2018-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN108875587A | 公开（公告）日： | 2018-11-23 |
| 发明（设计）人： | 杨旭;董远;白洪亮;熊风烨 | 申请（专利权）人： | 北京飞搜科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京晋德允升知识产权代理有限公司 11623 | 代理人： | 万铁占;张小丽 |
| 地址： | 100876 北京市海淀区西土城路*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供一种目标分布检测方法及设备，通过对训练图像基于卷积神经网络进行处理，得到训练图像中的目标分布预测值，目标分布预测值包括目标分布密度预测值和目标数量类别预测值中的至少一种；获取训练图像中的目标分布真实值与目标分布预测值的第一差异值；根据第一差异值确定卷积神经网络的参数，得到卷积神经网络模型。这样，可以利用卷积神经网络模型进行实际的目标分布检测。利用训练图像来训练卷积神经网络，卷积神经网络对特征的表达能力和鲁棒性能更好，可以提升卷积神经网络模型预测目标分布的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 训练图像 分布检测 预测 鲁棒性能 密度预测 模型预测 数量类别 申请 | ||
【主权项】：
1.一种目标分布检测方法，其特征在于，包括：对训练图像基于卷积神经网络进行处理，得到所述训练图像中的目标分布预测值，所述目标分布预测值包括目标分布密度预测值和目标数量类别预测值中的至少一种；获取所述训练图像中的目标分布真实值与所述目标分布预测值的第一差异值；根据所述第一差异值确定所述卷积神经网络的参数，得到卷积神经网络模型。
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