[发明专利]一种基于CNN特征的复杂场景目标检测方法在审
| 申请号： | 202210301784.6 | 申请日： | 2022-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN114863161A | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 王堃;顾杏春;王军;林业伟 | 申请（专利权）人： | 南京大牛信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京金宁专利代理事务所(普通合伙) 32479 | 代理人： | 林燕辉 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于CNN特征的复杂场景目标检测方法，一种基于CNN特征的复杂场景目标检测方法，通过利用修改的AlexNet网络结构和CNN计算高层图像特征，并基于CNN特征的局部图像块描述子，并最终将其与GBRF结合，通过逐层发现和组合CNN局部图像块，给出了一种准确率高的目标检测模型；经实验证明，该基于CNN特征的复杂场景目标检测方法，不仅取得了很快的速度，还大幅减小了复杂环境中因形变、光照、遮挡等因素引发的漏检和误检，从而获得了更高的精度和更快的速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn 特征 复杂 场景 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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