[发明专利]基于物体检测和特征搜索的精确目标识别的方法及系统在审
| 申请号： | 201811540379.X | 申请日： | 2018-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN109697464A | 公开（公告）日： | 2019-04-30 |
| 发明（设计）人： | 柯恒忠;董志忠 | 申请（专利权）人： | 环球智达科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06T3/40 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 吴迪 |
| 地址： | 100000 北京市石景*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于物体检测和特征搜索的精确目标识别的方法及系统，其中，该方法包括：获取原始输入图像，通过CNN卷积神经网络得到第一特征图组；对所述第一特征图组依次进行重采样和拼接操作，得到第二特征图组；将所述第二特征图组映射到所述原始输入图像中，对所述原始输入图像进行预测框的位置检测，得到所述原始输入图像的预测框；判断所述预测框是否为目标区域，若是，则获取所述目标区域中的类别信息；提取所述目标区域的视觉特征；将视觉特征与原始输入图像的详细类别信息相匹配。本发明实施例采用物体检测和特征搜索相结合的方法，实现目标的精确识别，可快速添加新目标，具有良好的可扩展性。 | ||
| 搜索关键词： | 原始输入图像 特征图 目标区域 特征搜索 物体检测 类别信息 目标识别 视觉特征 预测 卷积神经网络 可扩展性 位置检测 重采样 映射 拼接 匹配 | ||
【主权项】：
1.一种基于物体检测和特征搜索的精确目标识别的方法，其特征在于，包括：获取原始输入图像，通过CNN卷积神经网络得到第一特征图组；对所述第一特征图组依次进行重采样和拼接操作，得到第二特征图组；将所述第二特征图组映射到所述原始输入图像中，对所述原始输入图像进行预测框的位置检测，得到所述原始输入图像的预测框；判断所述预测框是否为目标区域，若是，则获取所述目标区域中的类别信息；提取所述目标区域的视觉特征；将视觉特征与原始输入图像的详细类别信息相匹配。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于环球智达科技（北京）有限公司，未经环球智达科技（北京）有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811540379.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
