[发明专利]基于人工智能神经网络的轨道交通地面目标视频识别方法有效
| 申请号： | 201910087942.0 | 申请日： | 2019-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN109815922B | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 王澜;李春梅;孙文芳;韩海亮 | 申请（专利权）人： | 卡斯柯信号有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 应小波 |
| 地址： | 200070 上海市静安区*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于人工智能神经网络的轨道交通地面目标视频识别方法，该方法采用可自我进化的人工智能神经网络，所述的识别方法包括：(1)输入适配过程，该过程对输入数据进行归一化、基因旋变、适当的卷积和池化，使之与中枢处理过程适配；(2)中枢处理过程，该过程根据数据源特性进行并行PipeLine或不并行处理运算，其中运算包括多层的卷积和池化；(3)输出识别过程，根据目前训练的网络，动态插入基因旋转因子，生成不同的输出特征进行输出。与现有技术相比，本发明具有识别效率高、识别精度高等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 人工智能 神经网络 轨道交通 地面 目标 视频 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于人工智能神经网络的轨道交通地面目标视频识别方法，其特征在于，该方法采用可自我进化的人工智能神经网络，所述的识别方法包括：(1)输入适配过程，该过程对输入数据进行归一化、基因旋变、适当的卷积和池化，使之与中枢处理过程适配；(2)中枢处理过程，该过程根据数据源特性进行并行PipeLine或不并行处理运算，其中运算包括多层的卷积和池化；(3)输出识别过程，根据目前训练的网络，动态插入基因旋转因子，生成不同的输出特征进行输出。
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