[发明专利]一种基于深度学习的目标检测方法和装置在审
| 申请号： | 202010753252.7 | 申请日： | 2020-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN111881984A | 公开（公告）日： | 2020-11-03 |
| 发明（设计）人： | 赵文超;张樯;李斌;张蛟淏;侯棋文 | 申请（专利权）人： | 北京环境特性研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京格允知识产权代理有限公司 11609 | 代理人： | 周娇娇 |
| 地址： | 100854*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的目标识别检测方法和装置，所述方法包括：数据采样步骤、特征提取步骤和目标检测步骤；所述数据采样步骤包括：对获取的待检测目标的原始图像进行多次下采样处理，得到多次采样数据；所述特征提取步骤包括：分别对所述多次的采样数据进行深层特征和抽象图像特征的提取，提取用于目标检测的图像特征；所述目标检测步骤包括：通过神经网络对多次采样的深层特征和抽象图像特征进行识别，确定所述原始图像中的待检测目标检测结果。本发明能够实现远距离空中小目标检测时高检出率、低虚景率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 目标 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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