基于级联卷积神经网络的目标检测方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201710899578.9
IPC分类号：G06K9/20;G06K9/46;G06K9/62
申请日期：
2017-09-28
申请人：
国家新闻出版广电总局广播科学研究院;北京邮电大学

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著录项信息

专利名称	基于级联卷积神经网络的目标检测方法
申请号	CN201710899578.9	申请日期	2017-09-28
法律状态	撤回	申报国家	中国
公开/公告日	2018-01-16	公开/公告号	CN107590489A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/20 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/20 图像捕获〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;2;0;;;G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	国家新闻出版广电总局广播科学研究院;北京邮电大学	申请人地址	北京市西城区复兴门外大街2号监管大楼521 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	国家新闻出版广电总局广播科学研究院,北京邮电大学	当前权利人	国家新闻出版广电总局广播科学研究院,北京邮电大学
发明人	郭亚婧;郭晓强;周芸;姜竹青;门爱东
代理机构	天津盛理知识产权代理有限公司	代理人	王利文

摘要

本发明涉及一种基于级联卷积神经网络的目标检测方法，其主要技术特点是：利用卷积神经网络提取图像特征，并使用区域候选网络生成一定数量的目标候选框；使用优化网络对候选框进行优化；将优化后的目标候选框输入含多分类器的检测网络中，产生初步的检测结果；利用二值分类器对每一类目标进行再检测，排除错误目标得到最终精确的检测结果。本发明利用深度卷积网络对目标的强大的表示能力，构建了用于目标检测的级联卷积神经网络，提出了一种新的优化目标候选框的方法和排除错误检测样本的策略，提高了算法的检测精度，能够获得了良好的目标检测结果。

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