[发明专利]神经网络物体分类的机器持续学习方法及其监控摄像设备在审
| 申请号： | 201910371010.9 | 申请日： | 2019-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN111310536A | 公开（公告）日： | 2020-06-19 |
| 发明（设计）人： | 刘诚杰 | 申请（专利权）人： | 晶睿通讯股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳新创友知识产权代理有限公司 44223 | 代理人： | 江耀纯 |
| 地址： | 中国台*** | 国省代码： | 台湾;71 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种神经网络物体分类的机器持续学习方法，应用于监控摄像设备内具有物体分类器的处理器。该机器持续学习方法包括该处理器接收图像，该物体分类器解析该图像产生第一参数与第二参数，该处理器判断该第一参数是否相近人工回馈所建立的集群，以及该处理器根据判断结果输出该集群的卷标或该物体分类器产生的该第二参数。本发明的机器持续学习方法及其监控摄像设备不需通过连外网络进行分类训练与更新，每个监控摄像设备能根据其所在监控环境建立专属该监控环境的集群，不需学习其他不同场景的训练样本，因此不用耗费储存空间存放大量训练样本，仅需进行运算量较低的集群分析，即能得到准确的分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 物体 分类 机器 持续 学习方法 及其 监控 摄像 设备 | ||
【主权项】：
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