[发明专利]一种面向视频分析的多层神经网络模型在审
| 申请号： | 201910796010.3 | 申请日： | 2019-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN110503191A | 公开（公告）日： | 2019-11-26 |
| 发明（设计）人： | 雷洪波 | 申请（专利权）人： | 四川博文讯通科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 11340 北京天奇智新知识产权代理有限公司 | 代理人： | 杨春<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
| 地址： | 610000 四川省成都市高新*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向视频分析的多层神经网络模型，涉及视频分析领域，多层神经网络模型由多个神经元连接在一起构成多层网络，包括采集输入层、提取层、筛选处理层和全连接层；通过多个提取层提取视频数据中的特征向量，多个筛选处理层分别对提取的多个特征向量进行进一步地筛选处理，最后通过全连接层进行最后的分类，通过激活函数用于建立各层之间的连接关系并通过训练算法不断改进网络参数，提高视频数据中目标的识别率，为网络模型的设计、训练算法的选择提供新思路，可广泛用于视频分析领域。 | ||
| 搜索关键词： | 视频分析 多层神经网络 视频数据 特征向量 训练算法 处理层 连接层 提取层 筛选 神经元 多层网络 激活函数 连接关系 网络参数 网络模型 选择提供 识别率 输入层 采集 分类 改进 | ||
【主权项】：
1.一种面向视频分析的多层神经网络模型，由多个神经元连接在一起构成多层网络，其特征在于，多层神经网络模型包括：/n多个用于采集输入视频数据的采集输入层；/n多个提取层，多个提取层与多个采集输入层一一对应连接，提取层用于提取视频数据中的特征向量；/n多个筛选处理层，多个筛选处理层与多个提取层一一对应连接，每个筛选处理层对特征向量进行采集样本筛选处理，得到样本特征向量；/n用于对多个样本特征向量进行最后分类的全连接层，提取层、筛选处理层和全连接层之间通过激活函数连接在一起。/n
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