[发明专利]基于卷积神经网络的室内密集目标检测方法在审
| 申请号： | 202210638493.6 | 申请日： | 2022-06-07 |
| 公开（公告）号： | CN114972954A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 石祥滨;刘翠微;张德园;刘芳;毕静;武卫东;李照奎;彭晋文;刘佳昊;邢旭 | 申请（专利权）人： | 沈阳航空航天大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V20/40;G06V10/764;G06T3/40 |
| 代理公司： | 沈阳维特专利商标事务所(普通合伙) 21229 | 代理人： | 张倩怡 |
| 地址： | 110136 辽宁省沈*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于卷积神经网络的室内密集目标检测方法，包括：图像尺度归一化；图片的分类和定位，将尺度归一化的图片输入卷积神经网络模型，通过卷积神经网络模型进行向前推理，对尺度归一化的图片同时完成分类和定位，获取多个待检测目标的检测框；唯一检测框，使用非极大值抑制算法对每个待检测目标出现重复的检测框进行筛选，获取每个待检测目标的唯一检测框；检测目标的定位，通过图片的分类和定位，以及对检测框的筛选，得到的最终坐标信息和类别置信度在图片中以矩形框的形式表示，矩形框即为待检测目标的检测框，对每个待检测目标进行定位。提高待检测目标的检测速度，解决了由于摄像头视角引起的检测目标尺度变化。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 室内 密集 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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