[发明专利]一种基于SPCNN的自适应目标检测方法有效
| 申请号： | 201910521356.2 | 申请日： | 2019-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN110276776B | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 周肃;宋勇;郭拯坤;张大勇;赵宇飞 | 申请（专利权）人： | 北京博睿维讯科技有限公司;北京理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/136 | 分类号： | G06T7/136;G06T7/194;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 邬晓楠 |
| 地址： | 100029 北京市海淀区青云里*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： |
本发明公开的是一种基于SPCNN的自适应目标检测方法，属于计算机视觉技术领域。本发明实现方法为：计算图像静态属性参数；根据斯蒂文斯定律推导出理论公式，计算阈值衰减时间常数α |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 spcnn 自适应 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于SPCNN的自适应目标检测方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤1：计算图像静态属性参数；步骤2：根据斯蒂文斯定律推导出理论公式，计算阈值衰减时间常数αe，使阈值衰减时间常数αe能够根据目标图像的整体灰度特征自适应设定，进而提高目标检测方法的可靠性和鲁棒性；步骤3：基于自适应侧抑制机制，利用双曲正切函数对抑制系数计算模型进行改进，并用抑制系数计算模型计算每个像素点的链接权值矩阵，进而提高目标检测方法的抗干扰能力；步骤4：将图像输入参数自适应设置完好的SPCNN中，不断迭代并产生二值化分割结果，提取候选目标；步骤5：基于神经元同步中的快速连接机制，结合灰度图像准则，通过计算相邻迭代分割结果的相似度并寻找相似度极大值来实现最佳分割结果的自动输出，同时自动控制迭代，进而提高目标检测方法的效率和智能化。
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