[发明专利]基于深度学习的目标部位识别方法在审
| 申请号： | 202010351971.6 | 申请日： | 2020-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN111553280A | 公开（公告）日： | 2020-08-18 |
| 发明（设计）人： | 刘俊豪;高亮;陈潜;王海涛;尹洁珺;夏慧婷 | 申请（专利权）人： | 上海无线电设备研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海元好知识产权代理有限公司 31323 | 代理人： | 徐雯琼;张妍 |
| 地址： | 200233 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的目标部位识别方法，包括：建立深度卷积网络，所述深度卷积网络包括相互连接的主体卷积网络、分类与定位分支网络和目标解析分支网络。所述主体卷积网络用于获取待识别目标雷达图像的若干个尺度的特征图。所述分类与定位分支网络用于对所述若干个尺度的特征图进行分类和边框位置回归处理，得到分类输出和边框位置。所述目标解析分支网络用于对所述若干个尺度的特征图中的一个特征图进行局部结构掩码关键点检测。本发明能够对目标分类、定位以及特定部位识别，实现对目标的精细识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 目标 部位 识别 方法 | ||
【主权项】：
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