[发明专利]基于深度学习的周界报警算法有效
| 申请号： | 201710505346.0 | 申请日： | 2017-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN107316024B | 公开（公告）日： | 2021-06-29 |
| 发明（设计）人： | 张恩伟 | 申请（专利权）人： | 北京博睿视科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100190 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的周界报警算法。为了解决基于视频分析的周界报警中误报多的问题，本发明利用深度学习在视频帧上对人体进行检测，将检测到的人体作为候选目标，判断是否触发了周界报警的规则。基于深度学习的目标检测算法，能准确的区分人、树叶、小动物和光线变化等，因此，本发明中基于深度学习的周界报警算法将误报降到了百分之一以内，深度学习采用统一的训练框架，从大量的样本中学习模型，规避了传统视频分析的“经验式”模型，因此本发明中的算法参数极少，很适合推广应用。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 周界 报警 算法 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的周界报警算法，其特征在于：利用深度学习统一的算法框架，用大量样本训练得到人体模型，并将此模型用于周界报警规则判断。
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