一种基于全局和局部信息融合的目标检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201911333260.X
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62
申请日期：
2019-12-22
申请人：
东北师范大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于全局和局部信息融合的目标检测方法
申请号	CN201911333260.X	申请日期	2019-12-22
法律状态	实质审查	申报国家	暂无
公开/公告日	2020-04-28	公开/公告号	CN111079674A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? 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〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	东北师范大学	申请人地址	吉林省长春市人民大街5268号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	东北师范大学	当前权利人	东北师范大学
发明人	齐妙;王建中;张燕妮;孔俊;吕英华;郑彩侠;徐慧
代理机构	吉林长春新纪元专利代理有限责任公司	代理人	魏征骥

摘要

本发明涉及一种基于全局和局部信息融合的目标检测方法，属于视频图像处理领域。首先，将场景送入卷积神经网络中增加网络的记忆能力，使网络更好的学习场景上下文信息，得到全局的场景特征；其次，借鉴注意力机制，自适应地建立物体与物体之间的关系，得到局部的物体特征；最后，通过信息传递融合场景特征和物体特征增强特征表达。本发明的优点是，同时考虑全局场景特征和局部物体特征，并通过信息传递更好的表征目标特征，大量的对比实验表明，其检测性能明显优于其它目标检测方法。

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