一种基于卷积神经网络的图像识别定位方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201810963632.6
IPC分类号：G06T7/11;G06T7/90;G06N3/04
申请日期：
2018-08-22
申请人：
中国科学院电子学研究所

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著录项信息

专利名称	一种基于卷积神经网络的图像识别定位方法
申请号	CN201810963632.6	申请日期	2018-08-22
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2018-12-25	公开/公告号	CN109087315A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/11 ? 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〕 G06T7/10 分割；边缘检测（基于运动的分割入G06T 7/215）〔2017.01〕 G06T7/11 区域分割〔2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;1;1;;;G;0;6;T;7;/;9;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	中国科学院电子学研究所	申请人地址	北京市海淀区北四环西路19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	中国科学院电子学研究所	当前权利人	中国科学院电子学研究所
发明人	曹天扬;刘昶
代理机构	中科专利商标代理有限责任公司	代理人	张成新

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的图像识别定位方法，包括步骤：构建卷积神经网络；根据待识别图像构建待识别图像子集以及根据目标图像构建目标图像子集；构建联合训练集，所述联合训练集包括所述待识别图像子集和所述目标图像子集；以及根据所述联合训练集训练所述卷积神经网络，以从所述待识别图像中识别和定位所述目标图像。本发明提供的基于卷积神经网络的图像识别定位方法将目标图像与待识别图像混合在一起后，再对卷积神经网络进行训练，将训练和测试结合在一起，无需预先输入海量的待测试图像的训练数据。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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