[发明专利]一种基于神经网络的目标识别方法及系统在审
| 申请号： | 201811280428.0 | 申请日： | 2018-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN109558892A | 公开（公告）日： | 2019-04-02 |
| 发明（设计）人： | 黄永祯;于仕琪 | 申请（专利权）人： | 银河水滴科技（北京）有限公司;中科水滴科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;李相雨 |
| 地址： | 101500 北京市密云区经济开*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种基于神经网络的目标识别方法及系统。包括：云平台获取训练后的神经网络，训练后的神经网络通过第一神经网络对训练样本集进行训练获得；所述云平台将训练后的神经网络的模型参数发送至目标设备，以使得所述目标设备根据所述模型参数配置第二神经网络，并利用配置后的第二神经网络对待识别图像进行识别，获取所述待识别图像中所述目标物体的位置。本发明实施例在云平台上进行神经网络的训练，并将训练好的神经网络参数发送至目标设备，利用目标设备对待识别图像进行识别，由于云计算具有低成本、高性能、通用性强、利用率高的特点，它的出现可以解决传统的目标识别方法成本较高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 目标设备 目标识别 云平台 模型参数 图像 神经网络参数 训练样本集 发送 目标物体 通用性强 传统的 低成本 云计算 配置 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的目标识别方法，其特征在于，包括：云平台获取训练后的神经网络，训练后的神经网络通过第一神经网络对训练样本集进行训练获得；所述云平台将训练后的神经网络的模型参数发送至目标设备，以使得所述目标设备根据所述模型参数配置第二神经网络，并利用配置后的第二神经网络对待识别图像进行识别，获取所述待识别图像中所述目标物体的位置；获取所述待识别图像中所述目标物体的识别误差，若所述识别误差在预设范围之外，在所述待识别图像中标识出所述目标物体，并将所述待识别图像发送至所述云平台，所述云平台将所述待识别图像加入至所述训练样本集中，并利用更新后的训练样本集对所述第一神经网络重新进行训练，重新获取训练后的神经网络。
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