基于条件随机场模型的无人机图像目标类检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201410798297.0
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/34
申请日期：
2014-12-19
申请人：
中国人民解放军国防科学技术大学

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著录项信息

专利名称	基于条件随机场模型的无人机图像目标类检测方法
申请号	CN201410798297.0	申请日期	2014-12-19
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2015-03-04	公开/公告号	CN104392228A
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;/;3;4查看分类表>
申请人	中国人民解放军国防科学技术大学	申请人地址	湖南省长沙市砚瓦池正街47号中国人民解放军国防科学技术大学三院变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国人民解放军国防科学技术大学	当前权利人	中国人民解放军国防科学技术大学
发明人	牛轶峰;朱华勇;吴雪松;吴立珍
代理机构	湖南兆弘专利事务所（普通合伙）	代理人	周长清

摘要

本发明公开了一种基于条件随机场模型的无人机图像目标类检测方法，其步骤为：(1)对特定区域的场景图片进行采集作为训练样本；(2)通过空间金字塔方法进行SVM分类器训练；(3)通过SVM分类器对特定区域内进行场景识别；(4)对无人机得到的图像进行超像素分割；(5)通过ORB算法提取特征，并在每个超像素块中进行融合作为该超像素块的特征；(6)构建条件随机场模型，将步骤(3)中的场景对目标类的限制加入建模过程；(7)进行参数学习；(8)进行模型推断，基于步骤(7)采用最大后验准则为每一个节点分配一个使其边缘概率最大的标记，最终实现目标类检测。本发明具有适用范围广、能够提高检测准确度和处理速度等优点。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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