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一种基于深度学习的运动目标检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201710226749.1
IPC分类号：G06T7/292;G06T7/246;G06N3/04
申请日期：
2017-04-10
申请人：
安徽清新互联信息科技有限公司

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权利要求

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于深度学习的运动目标检测方法
申请号	CN201710226749.1	申请日期	2017-04-10
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2017-09-01	公开/公告号	CN107123131A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/292 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/20 运动分析（数字视频信号的编解码或解压缩的运动估计入H04N 19/43，H04N 19/51）〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/292 多照相机跟踪〔2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;2;9;2;;;G;0;6;T;7;/;2;4;6;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	安徽清新互联信息科技有限公司	申请人地址	安徽省合肥市蜀山区黄山路599号时代数码港1105-1108 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	安徽清新互联信息科技有限公司	当前权利人	安徽清新互联信息科技有限公司
发明人	张卡;何佳;尼秀明
代理机构	合肥天明专利事务所（普通合伙）	代理人	金凯

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的运动目标检测方法，属于视频图像处理技术领域，方法包括：对构建的深度神经网络模型进行训练，得到具有分辨有意义运动目标能力的目标神经网络模型；利用目标神经网络模型，从当前采集的场景图像中检测运动目标。本发明利用深度学习技术和帧间相关性信息，使得方法消耗较小的内存空间，以较小的运算代价准确的检测出运动目标。

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