[发明专利]一种基于孪生神经网络的目标检测算法在审
| 申请号： | 201910698997.5 | 申请日： | 2019-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN110532886A | 公开（公告）日： | 2019-12-03 |
| 发明（设计）人： | 陈咏秋;孙凌卿;张永泽 | 申请（专利权）人： | 国网江苏省电力有限公司;江苏电力信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 32238 南京汇盛专利商标事务所(普通合伙) | 代理人： | 陈扬<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
| 地址： | 210000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于孪生神经网络的目标检测算法，包括以下步骤：采集固定视角连续拍摄的图像；利用孪生神经网络来计算的待检测图像与基准图像之间的相似度；利用待检测图像与基准图像之间的相似性分析结果，快速找到场景中变化的目标，并对目标进行分类。本发明针对连续采集图像的特征，考虑多张图像之间的信息关联性，充分发掘连续多幅图片之间的信息，在提高检测精度的同时也提高检测的速度。本发明适用于固定角度、连续拍摄的图像的目标检测。 | ||
| 搜索关键词： | 待检测图像 基准图像 连续拍摄 神经网络 图像 目标检测算法 相似性分析 多张图像 固定视角 连续采集 目标检测 信息关联 相似度 检测 采集 场景 分类 图片 | ||
【主权项】：
1.一种基于孪生神经网络的目标检测算法，其特征在于：该算法包括基础网络和目标分类及定位网络，其中，基础网络用来提取图像特征；目标分类及定位网络负责将找到两幅图像中，目标出现的位置，以及对目标进行分类；基础网络使用卷积神经网络来提取图像的特征，同时，结合孪生神经网络的思想来计算待检测图片和基准图片之间的相似度；分类网络是一个全连接网络，将从两张图片中提取得到的特征值作为该网络的输入，输出就是目标物体的类别和位置；具体如下：/n1）以固定角度连续拍摄的图像作为算法的训练集和测试集，同时，从图像中找出一组不包含待检测物体的图像；/n2）使用孪生神经网络来计算图像之间的相似度；/n3）使用深度神经网络来分析图像中的变化目标，并进行分类，输出检测结果。/n
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