[发明专利]基于旋转矩形框的轻量化目标识别方法及装置有效
| 申请号： | 201810549254.7 | 申请日： | 2018-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN108960230B | 公开（公告）日： | 2021-04-27 |
| 发明（设计）人： | 潘春洪;王洪振;刘子坤;翁璐斌;向世明 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于图像分析技术领域，具体提供了一种基于旋转区域的轻量化目标识别方法及装置。旨在解决现有技术目标识别算法复杂度高以及难以识别多个角度目标的问题。本发明提供了一种基于旋转矩形框的轻量化目标识别方法，包括基于预先构建的目标识别网络模型对输入图像进行目标识别，得到输入图像的目标类别。目标识别网络模型基于卷积神经网络构建，包括目标提取模块和目标识别模块。本发明通过合并压缩现有的卷积神经网络，减少了网络参数，降低了算法复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 旋转 矩形 量化 目标 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于旋转矩形框的轻量化目标识别方法，其特征在于包括：基于预先构建的目标识别网络模型对输入图像进行目标识别，得到所述输入图像的目标类别；其中，所述目标识别网络模型基于卷积神经网络构建，所述目标识别网络模型包括目标提取模块和目标识别模块；所述目标提取模块基于预先构建的旋转矩形框提取所述输入图像的候选区域，基于预先构建的轻量化神经网络提取所述输入图像的特征图；所述目标识别模块对所述候选区域与所述特征图进行特征提取，将提取到的特征进行坐标回归和目标分类，得到所述输入图像的目标类别。
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