[发明专利]一种基于F-CDSSD的衣物识别与分类方法在审
| 申请号： | 201910303272.1 | 申请日： | 2019-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN110738230A | 公开（公告）日： | 2020-01-31 |
| 发明（设计）人： | 赵宏伟;张卫山;于强 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学(华东) |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 衣物 图像 神经网络模型 训练数据集 迭代学习 计算平台 模糊处理 模糊理论 模型检测 神经网络 数据增强 网络结构 主动学习 传统的 复杂度 特征图 纵横比 卷积 拟合 替换 输出 引入 分类 清晰 优化 网络 | ||
【权利要求书】：
1.本基于F-CDSSD的衣物识别分类框架的流程如主要包含四个部分：数据采集模块、目标识别分类模块、检测结果缓存模块和模型优化模块。包括以下步骤：
步骤(1)、数据采集模块实时开启，将采集到的视频流切分为多帧图像存入图像解析队列，按照平台的计算能力选择每隔几帧选择一帧输入到框架中；
步骤(2)、图像在衣物识别分类框架中经过调整大小、特征提取和分类及坐标回归后，返回识别结果；
步骤(3)、将识别结果跟原图像数据进行匹配后存入缓存服务器，数据采集、图像解析、数据缓存并发进行，最大程度上利用计算资源；
步骤(4)、当缓存服务器中的数据积累到一定数量，对由衣物识别分类框架产生的解析文件进行校验和完善，加入到对原有模型的改进之中，实现对神经网络模型的迭代优化。
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