[发明专利]一种基于级联神经网络的环视鱼眼图像目标检测方法在审
| 申请号： | 202011346080.8 | 申请日： | 2020-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN112396053A | 公开（公告）日： | 2021-02-23 |
| 发明（设计）人： | 刘宏哲;包俊;徐成;徐冰心;潘卫国;代松银 | 申请（专利权）人： | 北京联合大学 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 张慧 |
| 地址： | 100101 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于级联神经网络的环视鱼眼图像目标检测方法，用于解决环视鱼眼图像存在严重的目标畸变导致目标检测困难的问题，包括以下步骤：构建融合可变形卷积和可变形池化的Cascade R‑CNN环视鱼眼图像目标检测网络模型；训练重构后的模型；模型实测。本发明在构建网络模型时，采用改进的Resnet50网络作为图像特征提取的子网络，将其stage3至stage5的固定卷积和固定池化层，替换为可变形卷积和可变形池化层，能够根据形变目标的状态，扩大感受野，自学习偏移量，进行有效的特征提取，从而对畸变目标有效建模。此外，采用级联神经网络，能对正负样本进行多次多级过滤，也大大提高了目标检测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 级联 神经网络 环视 图像 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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