[发明专利]融合多感受野特征映射与高斯概率模型的老鼠检测方法有效
| 申请号： | 201910966692.8 | 申请日： | 2019-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN110738647B | 公开（公告）日： | 2020-06-12 |
| 发明（设计）人： | 叶远征;沈复民;孔繁昊;奚兴;张艳明 | 申请（专利权）人： | 成都考拉悠然科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 成都君合集专利代理事务所(普通合伙) 51228 | 代理人： | 贾林 |
| 地址： | 610000 四川省成都市自由贸易试*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合多感受野特征映射与高斯概率模型的老鼠检测方法，基于Anchor‑Free的CenterNet方法，将输入图像通过三个不同扩张率的扩张卷积，得到三种不同尺度的中心点热图，再与高斯分布的标准差自适应的高斯概率模型相结合，对上述四种不同感受野的中心点热图做加性融合构建多尺度感受野高斯加权结构，完成老鼠的检测。本发明的有益效果是：有效的解决了CenterNet完全忽略了距离中心点很近的点的作用，尤其是对于具有小、形变较严重、遮挡面积大的老鼠，很容易将中心点定位到背景位置问题；对于具有小、形变较严重、遮挡面积大的老鼠具有良好的鲁棒性、检测速度快以及检测效果好。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 感受 特征 映射 概率 模型 老鼠 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.融合多感受野特征映射与高斯概率模型的老鼠检测方法，其特征在于：基于Anchor-Free的CenterNet方法，将输入图像通过三个不同扩张率的扩张卷积，得到三种不同尺度的中心点热图，再与高斯分布的标准差自适应的高斯概率模型相结合，对上述四种不同感受野的中心点热图做加性融合构建多尺度感受野高斯加权结构，完成老鼠的检测。/n
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