[发明专利]基于深度学习的利用检测识别一体化提高检测精度的方法在审
| 申请号： | 201810549264.0 | 申请日： | 2018-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN108875805A | 公开（公告）日： | 2018-11-23 |
| 发明（设计）人： | 张娜 | 申请（专利权）人： | 北京迈格斯智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京远大卓悦知识产权代理事务所(普通合伙) 11369 | 代理人： | 汤小东 |
| 地址： | 100080 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利用检测识别一体化提高检测精度的方法，其中包括：将待检测物体的图像输入预设的用于物体检测的第一深度学习模型，以得到图像中多个物体的位置信息和对应的置信度；将得到的置信度与预设的置信度阈值的范围进行比较，并将置信度落在置信度阈值的范围内的物体信息根据对应的位置信息由图像中提取，将置信度落在置信度阈值的范围外的图像信息直接输出；将提取出的图像信息输入预设的用于物体识别的第二深度学习模型，并根据第二深度学习模型的识别结果对得到的物体信息进行修正，并在修正后作为检测结果输出。其串行使用物体检测和识别两个深度学习模型来对待检测物体的图像进行检测，显著提高了物体的检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 置信度 检测 预设 学习 物体检测 物体信息 图像 图像信息输入 修正 待检测物体 检测结果 图像输入 图像信息 物体识别 一体化 输出 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的利用检测识别一体化提高检测精度的方法，其中，主要包括以下步骤：步骤1、将待检测物体的图像输入预设的用于物体检测的第一深度学习模型，以得到所述图像中多个物体的位置信息和对应的置信度；步骤2、将步骤1得到的置信度与预设的置信度阈值的范围进行比较，并将置信度落在所述置信度阈值的范围内的物体信息根据对应的位置信息由所述图像中提取，将置信度落在所述置信度阈值的范围外的图像信息直接输出；步骤3、将步骤2提取出的图像信息输入预设的用于物体识别的第二深度学习模型，并根据所述第二深度学习模型的识别结果对步骤2得到的物体信息进行修正，并在修正后作为检测结果输出。
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