[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的水库钓鱼人检测方法在审
| 申请号： | 202111121039.5 | 申请日： | 2021-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN113837086A | 公开（公告）日： | 2021-12-24 |
| 发明（设计）人： | 邵叶秦;宋锦伟;杨启硕;吕昌;施佺;孙昌俊 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/20;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 许洁 |
| 地址： | 226000*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的水库钓鱼人检测方法，图像作为全卷积神经网络的输入，利用网络对图像进行特征提取，不同的卷积作为滤波器提取图像的不同特征；将得到的特征图像作为检测模块的输入，提取候选边框，最终得到候选框的类别概率和预测目标位置；再对候选框采用非极大值抑制的方法进行过滤，最终得到检测结果。本发明利用深度神经网络进行水库钓鱼人检测，介绍了水库钓鱼人检测的算法以及实验参数和结果。实验证明，该发明在不同场景(光照)下能准确的检测出水库钓鱼人。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 水库 钓鱼 检测 方法 | ||
【主权项】：
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