[发明专利]物体检测方法和装置在审
| 申请号： | 201810169247.4 | 申请日： | 2018-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN108399432A | 公开（公告）日： | 2018-08-14 |
| 发明（设计）人： | 王毕才;吕廷迅;谭勇;袁翔 | 申请（专利权）人： | 成都果小美网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京万思博知识产权代理有限公司 11694 | 代理人： | 范晓斌 |
| 地址： | 610000 四川省成都市武侯区交*** | 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： | 本申请公开一种物体检测方法和装置，其中方法包括：训练样本获得步骤：将物体的图像和弱光背景图像输入到循环生成对抗网络中，生成所述物体在弱光背景下的训练样本图像；模型训练步骤：利用所述训练样本图像训练物体检测模型，使所述物体检测模型能够识别所述训练样本图像中的所述物体；和物体检测步骤：将待检测图像输入训练后的所述物体检测模型，检测所述待检测图像中的物体。利用该方法和装置，能够得到不同光照条件下，尤其是弱光条件下的物体图像，从而为后续模型提供充足的训练样本，从而使得物体检测模型对该类图像的识别成功率升高。 | ||
| 搜索关键词： | 物体检测 训练样本图像 方法和装置 待检测图像 训练样本 弱光 图像 物体检测步骤 背景图像 光照条件 模型提供 模型训练 弱光条件 物体图像 成功率 升高 对抗 检测 申请 网络 | ||
【主权项】：
1.一种物体检测方法，包括：训练样本获得步骤：将物体的图像和弱光背景图像输入到循环生成对抗网络(CycleGAN)中，生成所述物体在弱光背景下的训练样本图像；模型训练步骤：利用所述训练样本图像训练物体检测模型，使所述物体检测模型能够识别所述训练样本图像中的所述物体；和物体检测步骤：将待检测图像输入训练后的所述物体检测模型，检测所述待检测图像中的物体。
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成都果小美网络科技有限公司，未经成都果小美网络科技有限公司许可，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/201810169247.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：分类模型训练方法以及分类方法
- 下一篇：一种基于白酒指纹图谱特征的分类方法
