[发明专利]基于Grid R-CNN模型改进的目标检测方法及系统在审
| 申请号： | 202011343605.2 | 申请日： | 2020-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN113011415A | 公开（公告）日： | 2021-06-22 |
| 发明（设计）人： | 刘嵩;周梓涵 | 申请（专利权）人： | 齐鲁工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 董雪 |
| 地址： | 250353 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Grid R‑CNN模型改进的目标检测方法及系统，包括：获取待检测的目标图像，对所述图像进行图像复杂度处理，然后分配到不同的特征提取网络进行特征图的提取；对于提取的特征图，利用网格引导定位来确定锚框的位置；基于锚框位置，结合形状预测来动态确定锚框的形状，位置和形状确定有锚分支的锚框；将所述有锚分支的锚框与FSAF分支并行处理，得到更加准确的锚框；基于得到的锚框，利用级联检测器进行目标的分类和定位。本发明有益效果：本发明对图像进行复杂度处理，根据特征图复杂度所属的阈值范围特征提取网络的层数，能够提高特征提取的准确度。位置预测与形状预测相结合，通过不断提高检测器的阈值，提高了锚框的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 grid cnn 模型 改进 目标 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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