[发明专利]基于卷积神经网络的对象协同检测方法在审
| 申请号： | 201711295915.X | 申请日： | 2017-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN108038502A | 公开（公告）日： | 2018-05-15 |
| 发明（设计）人： | 孟凡满;郭莉丽;罗堃铭;施雯;李宏亮;吴庆波 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 夏艳 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于卷积神经网络的对象协同检测方法，包括以下步骤：步骤一：在一组内容关联的图片上，使用现有的候选生成方法，得到该组图像中每幅图片的候选预测结果和对象性分数；步骤二：基于步骤一得到的候选预测结果得到该组图片的重复性矩阵；步骤三：结合对象性分数和该组图片的重复性矩阵，得到该组图像最终的考虑对象重复性的预测结果。本发明提出的基于卷积神经网络的对象协同检测方法结合单幅图像目标预测和多幅图像内容的重复性，为检测预测结果增加了更多的关联性信息，增强了传统检测的针对性和对选定类别目标的检测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 对象 协同 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的对象协同检测方法，其特征在于，结合多幅内容关联图像的相关信息，包括以下步骤：步骤一：在一组内容关联的图片上，使用现有的候选生成方法，得到该组图像中每幅图片的候选预测结果和对象性分数；步骤二：基于步骤一得到的候选预测结果得到该组图片的重复性矩阵；步骤三：结合对象性分数和该组图片的重复性矩阵，得到该组图像最终的考虑对象重复性的预测结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于电子科技大学，未经电子科技大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201711295915.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种汽车维修管理系统和方法
- 下一篇：磁共振成像系统及其低温保持器结构
