[发明专利]一种基于深度学习的拍摄构图方法和系统有效
| 申请号： | 201711097542.5 | 申请日： | 2017-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN107705307B | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | 张明;于佳弘;刘博;杨星彤 | 申请（专利权）人： | 睿魔智能科技（东莞）有限公司;东莞松山湖国际机器人研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/60;G06T7/73 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 罗晓林;杨桂洋 |
| 地址： | 523000 广东省东莞市松山湖高新技术*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的拍摄构图方法和系统，包括以下步骤：对拍摄镜头中的目标对象进行实时感知；建立构图训练集，利用该构图训练集训练深度神经网络，以包含完整目标对象的图片为输入，以最优构图方案为学习目标；将感知到的当前的目标对象输入深度神经网络中，基于该深度神经网络输出当前最优的构图方案，得到包含目标对象的二维平面位置信息和缩放信息。本发明能够自动检测拍摄对象，生成最优构图方案，节省人力成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 拍摄 构图 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的拍摄构图方法，包括以下步骤：对拍摄镜头中的目标对象进行实时感知；建立构图训练集，利用该构图训练集训练深度神经网络，以包含完整目标对象的图片为输入，以最优构图方案为学习目标；将感知到的当前的目标对象输入深度神经网络中，基于该深度神经网络输出当前最优的构图方案，得到包含目标对象的二维平面位置信息和放缩信息。
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