[发明专利]一种基于卷积神经网络的细长类物品检测方法在审
| 申请号： | 201811048896.5 | 申请日： | 2018-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN109446888A | 公开（公告）日： | 2019-03-08 |
| 发明（设计）人： | 程郑鑫 | 申请（专利权）人： | 唯思科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京紫荆博雅知识产权代理有限公司 11718 | 代理人： | 李红 |
| 地址： | 100080 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的细长类物品检测方法，以SSD，即Single Shot MultiBox Detector为基础，构建ESSD检测模型，即Elongated Single Shot MultiBox Detector，在SSD的基础上，增加两个预测分支：利用1×5的卷积预测1:4的default bounding box的输出，以及利用5×1的卷积预测4:1的default bounding box的输出，最后和SSD的3×3的卷积预测输出结果融合之后，作为最后的检测结果。本发明技术方案有效提高了如管制刀具(武士刀，剑)、钝器(扳手、铁棍)、枪支(狙击枪、火铳)等长条状的违禁品检测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积 卷积神经网络 预测 物品检测 违禁品检测 检测结果 输出结果 输出 铁棍 武士刀 扳手 等长 钝器 构建 刀具 管制 枪支 融合 检测 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的细长类物品检测方法，其特征在于，以SSD，即Single Shot MultiBox Detector为基础，构建ESSD检测模型，即Elongated Single Shot MultiBox Detector，具体实现为：在SSD基础上，增加两个预测分支：利用1×5的卷积预测1:4的default bounding box的输出，以及利用5×1的卷积预测4:1的default bounding box的输出，最后和SSD的3×3的卷积预测输出结果融合之后，作为最后的检测结果。
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