[发明专利]一种基于LSTM的二维图像的目标类别判识方法有效
| 申请号： | 201711071551.7 | 申请日： | 2017-11-03 |
| 公开（公告）号： | CN107748899B | 公开（公告）日： | 2020-09-11 |
| 发明（设计）人： | 徐勇;吴帅 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市添源知识产权代理事务所(普通合伙) 44451 | 代理人： | 罗志伟 |
| 地址： | 518000 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于LSTM的二维图像的目标类别判识方法，包括以下步骤：S1、依照从外至内的环状串联的方式将二维图像转化为一维矢量，依照行序串联的方式将二维图像转化为一维矢量，依照从列序串联的方式将二维图像转化为一维矢量；S2、将上述三种转化方式所得到的一维矢量全部送入LSTM网络进行训练或者判识，然后输出三种结果；S3、将LSTM网络输出的三种结果进行融合，并基于最终的融合结果进行目标判识。本发明的有益效果是：对二维图像使用不同的方式得到一维向量可以充分利用二维图像在空间上的组织关系，明显提高判别的正确率，且具有很好的可解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lstm 二维 图像 目标 类别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于LSTM的二维图像的目标类别判识方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、依照从外至内的环状串联的方式将二维图像转化为一维矢量，依照行序串联的方式将二维图像转化为一维矢量，依照从列序串联的方式将二维图像转化为一维矢量；S2、将上述三种转化方式所得到的一维矢量全部送入LSTM网络进行训练或者判识，然后输出三种结果；S3、将LSTM网络输出的三种结果进行融合，并基于最终的融合结果进行目标判识。
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