[发明专利]基于多尺度特征融合的图像检测方法在审
| 申请号： | 202010578124.3 | 申请日： | 2020-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN111738336A | 公开（公告）日： | 2020-10-02 |
| 发明（设计）人： | 黄良军;谢福;张晓宁;祝鲁宁 | 申请（专利权）人： | 上海应用技术大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 200235 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于多尺度特征融合的图像检测方法，包括：将待检测图像输入改进的深度卷积神经网络中，得到特征图像；将特征图像对应的卷积块分别进行不同尺度的池化处理，得到包含不同层次的卷积块信息的融合特征图像；对融合特征图像进行目标区域判定，得到目标区域图像；对目标区域图像进行特征提取，得到固定长度的特征向量；将特征向量输入全连接层序列，得到两个输出对象类；通过分类器对两个输出对象类的概率进行估计，得到分类结果；根据分类结果和每个对象类的边界框位置，确定未佩戴安全帽的人员，并进行安全警告。本发明能够适用于不同施工场所的安全帽检测，有效的提高检测结果速度及准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 特征 融合 图像 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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