一种基于压缩学习的目标分类方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202010633623.8
IPC分类号：G06K9/62
申请日期：
2020-07-02
申请人：
中国空间技术研究院

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著录项信息

专利名称	一种基于压缩学习的目标分类方法及系统
申请号	CN202010633623.8	申请日期	2020-07-02
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-11-03	公开/公告号	CN111881942A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? 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〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	中国空间技术研究院	申请人地址	北京市海淀区友谊路104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	中国空间技术研究院	当前权利人	中国空间技术研究院
发明人	李峰;辛蕾;詹邦成;鲁啸天;杨雪;鹿明;张南;肖变
代理机构	北京律恒立业知识产权代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	庞立岩;顾珊

摘要

本发明涉及一种基于压缩学习的目标分类方法及系统，属于目标分类技术领域，解决了现有目标分类方法中存在的计算效率低、计算复杂度高、功耗高、方法可移植性差的问题。该方法包括以下步骤：获取原始图像在空间域中的缩略图数据；获取所述原始图像在压缩域中的观测值类图；融合所述缩略图数据和所述观测值类图，形成多维压缩数据；将所述多维压缩数据用于目标分类。本发明提出的基于压缩学习的目标分类方法及系统，能够有效提升目标分类的计算效率、降低计算复杂度及功耗，且可移植性强。

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