[发明专利]一种弱光下的目标智能检测方法有效
| 申请号： | 201910478334.2 | 申请日： | 2019-06-03 |
| 公开（公告）号： | CN110210401B | 公开（公告）日： | 2022-10-21 |
| 发明（设计）人： | 张桂林;夏伟晋 | 申请（专利权）人： | 多维协同人工智能技术研究院（重庆）有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/774;G06T5/00 |
| 代理公司： | 贵阳易博皓专利代理事务所(普通合伙) 52116 | 代理人： | 张浩宇 |
| 地址： | 400041 重庆*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种弱光下的目标智能检测方法，属于计算机视觉领域。所述方法包括步骤一、环境配置准备；步骤二、收集数据；步骤三、标记图片；步骤四、数据增强；步骤五、数据集处理；步骤六、训练神经网络模型；步骤七、验证暗光检测效果。所述一种弱光下的目标智能检测方法具有提高神经网络对弱光图片识别的敏感性和稳定性等特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 弱光 目标 智能 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种弱光下的目标智能检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：步骤一、对深度学习的软件环境进行配置；步骤二、利用网络下载或相机拍摄方式收集图片数据，获得图像数据集A；步骤三、对图像数据集A中的待测物体或目标进行标记，并获得标签数据集B；步骤四、利用降低亮度和图像增强方式将图像数据集A处理为图像数据集C，并利用标签数据集B生成图像数据集C对应的标签数据集D；步骤五、利用图像数据集A和图像数据集C生成图像数据集E；利用标签数据集B和标签数据集D生成标签数据集F；步骤六、利用图像数据集E和标签数据集F训练神经网络模型，生成弱光目标检测模型；步骤七、验证弱光检测效果。
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