[发明专利]基于小样本学习神经网络的违规行为的图像识别方法有效
| 申请号： | 202011089614.3 | 申请日： | 2020-10-13 |
| 公开（公告）号： | CN112183438B | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 张世雄;李楠楠;龙仕强;安欣赏;李革;张伟民 | 申请（专利权）人： | 深圳龙岗智能视听研究院 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V40/10;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/776;G06V10/94;G06V10/26;G06V10/764 |
| 代理公司： | 北京京万通知识产权代理有限公司 11440 | 代理人： | 万学堂;魏振华 |
| 地址： | 518116 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明的基于小样本学习神经网络的违规行为的图像识别方法，包括如下步骤：收集数据、人工标注、训练网络、测试网络、合格判断、部署应用、获取图片、分割图块、提出特征、度量距离和输出结果，该图像识别方法通过少量的样本学习，训练出一个性能很好的网络，用来识别日常工作生产中的人员违规行为；该方法可应用于加油站、公共场所的吸烟识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 样本 学习 神经网络 违规行为 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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