[发明专利]一种面向视频分析的多层神经网络模型在审
| 申请号： | 201910796010.3 | 申请日： | 2019-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN110503191A | 公开（公告）日： | 2019-11-26 |
| 发明（设计）人： | 雷洪波 | 申请（专利权）人： | 四川博文讯通科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 11340 北京天奇智新知识产权代理有限公司 | 代理人： | 杨春<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
| 地址： | 610000 四川省成都市高新*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 视频分析 多层神经网络 视频数据 特征向量 训练算法 处理层 连接层 提取层 筛选 神经元 多层网络 激活函数 连接关系 网络参数 网络模型 选择提供 识别率 输入层 采集 分类 改进 | ||
【权利要求书】：
1.一种面向视频分析的多层神经网络模型，由多个神经元连接在一起构成多层网络，其特征在于，多层神经网络模型包括：
多个用于采集输入视频数据的采集输入层；
多个提取层，多个提取层与多个采集输入层一一对应连接，提取层用于提取视频数据中的特征向量；
多个筛选处理层，多个筛选处理层与多个提取层一一对应连接，每个筛选处理层对特征向量进行采集样本筛选处理，得到样本特征向量；
用于对多个样本特征向量进行最后分类的全连接层，提取层、筛选处理层和全连接层之间通过激活函数连接在一起。
2.根据权利要求1所述的一种面向视频分析的多层神经网络模型，其特征在于，其中神经元的模型表达式为：Yi＝f(Ui)、其中Yi为x神经元的输出，f(Ui)为激活函数，w表示第i个输入的权重，θ表示x神经元的阈值。
3.根据权利要求2所述的一种面向视频分析的多层神经网络模型，其特征在于，激活函数使用ReLU函数作为激活函数。
4.根据权利要求1所述的一种面向视频分析的多层神经网络模型，其特征在于，采集输入层为网络摄像机，网络摄像机的信号端与提取层的信号端连接。
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