[发明专利]一种目标物体检测方法及装置有效
| 申请号： | 201810702694.1 | 申请日： | 2018-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN108921218B | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 潘景良;林建哲;陈灼;王璟 | 申请（专利权）人： | 炬大科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/70;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 苏州华博知识产权代理有限公司 32232 | 代理人： | 傅靖 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州市吴中经济开发区*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种目标物体检测方法及装置，本发明所公开的方法包括：1)数据集收集与标注，收集多张同一类目标物体的图片，并对目标物体的属性进行标注，在图片中标注出目标物体所在位置；2)分类模型预训练，预训练一个分类模型对每一类目标物体进行训练，对选定的类用标注的数据集提取深层网络特征，利用该特征来表征训练数据，从而构建数据集深层网络；3)实时检测，将影像采集装置采集的视频每一帧或每一张图片输入到数据集深层网络中，该数据集深层网络对该帧视频或图片进行目标物体的判定与识别，并输出目标物体类别以及其置信度。本发明检测更快、更精准，对硬件的要求更低。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 目标 物体 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种目标物体检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)数据集收集与标注，收集多张同一类目标物体的图片，并对目标物体的属性进行标注，在图片中标注出目标物体所在位置；2)分类模型预训练，预训练一个分类模型对每一类目标物体进行训练，对选定的类用标注的数据集提取深层网络特征，利用该特征来表征训练数据，从而构建数据集深层网络；3)实时检测，将影像采集装置采集的视频每一帧或每一张图片输入到所述数据集深层网络中，该数据集深层网络对该帧视频或图片进行目标物体的判定与识别，并输出目标物体类别以及其置信度。
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