[发明专利]用于密集物体的图像处理方法及装置有效
| 申请号： | 201810973048.9 | 申请日： | 2018-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN109344864B | 公开（公告）日： | 2021-04-27 |
| 发明（设计）人： | 吴寅初;张默 | 申请（专利权）人： | 北京陌上花科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/54 |
| 代理公司： | 北京知果之信知识产权代理有限公司 11541 | 代理人： | 唐海力;李志刚 |
| 地址： | 100080 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种用于密集物体的图像处理方法及装置。该方法包括：确定原始标注数据集；根据所述原始标注数据集训练自然场景文本检测网络模型；通过所述自然场景文本检测网络模型输出物体数据集；根据所述物体数据集训练物体检测网络模型；将所述自然场景文本检测网络模型与所述物体检测网络模型组合得到目标神经网络；以及输入待识别图片至所述目标神经网络，并输出密集物体的图像预测结果。本申请解决了密集物体检测容易出现漏检或误检的技术问题。通过本申请实现对于密集物体的准确地检测，克服光照、遮挡等因素的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 密集 物体 图像 处理 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种用于密集物体的图像处理方法，其特征在于，包括：确定原始标注数据集；根据所述原始标注数据集训练自然场景文本检测网络模型；通过所述自然场景文本检测网络模型输出物体数据集；根据所述物体数据集训练物体检测网络模型；将所述自然场景文本检测网络模型与所述物体检测网络模型组合得到目标神经网络；以及输入待识别图片至所述目标神经网络，并输出密集物体的图像预测结果。
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