[发明专利]基于卷积神经网络的监控视频中人车目标分类方法在审
| 申请号： | 201511008852.6 | 申请日： | 2015-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN106934319A | 公开（公告）日： | 2017-07-07 |
| 发明（设计）人： | 付景林;孟汉峰;侯玉成;张新中;王芊;丁明锋;鞠秀芳;柳炯;李永丰;王允升;杨永强;姜晓伟 | 申请（专利权）人： | 北京大唐高鸿软件技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京北新智诚知识产权代理有限公司11100 | 代理人： | 赵郁军 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于卷积神经网络的监控视频中人车目标分类方法，包括获取多角度性的样本集，并将样本集划分为训练样本集、验证样本集和测试样本集；建立卷积神经网络；将训练样本集中的样本图片先减去每个像素点对应的均值，然后作为训练数据输入该卷积神经网络，进行有监督的学习，得到训练后的卷积神经网络的各层的参数；利用训练后的卷积神经网络的各层的参数，初始化相同结构的卷积神经网络，得到具有监控视频中人车目标分类功能的图像识别网络。本发明利用多角度的样本图片对卷积神经网络进行有针对性的训练、调整，能够达到较高的人车分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 监控 视频 中人 目标 分类 方法 | ||
【主权项】：
基于卷积神经网络的监控视频中人车目标分类方法，其特征在于，包括：S1：获取多角度性的样本集，并将样本集划分为训练样本集、验证样本集和测试样本集；S2：建立卷积神经网络；S3：将训练样本集中的样本图片先减去每个像素点对应的均值，然后作为训练数据输入该卷积神经网络，进行有监督的学习，得到训练后的卷积神经网络的各层的参数；S4：利用训练后的卷积神经网络的各层的参数，初始化与步骤S2中所述卷积神经网络结构相同的卷积神经网络，得到具有监控视频中人车目标分类功能的图像识别网络。
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