[发明专利]基于深度学习的智能物体检测方法、系统、终端及介质在审
| 申请号： | 202211511006.6 | 申请日： | 2022-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN115761447A | 公开（公告）日： | 2023-03-07 |
| 发明（设计）人： | 张逸;李修和;冉金和;沈阳;林忠伟;郭强;桂树;赵顺凯;石倩倩;戴少奇 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/72;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/70;G06N3/0464;G06N3/047 |
| 代理公司： | 长沙国科天河知识产权代理有限公司 43225 | 代理人： | 段盼姣 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种基于深度学习的智能物体检测方法、系统、终端及介质。所述方法包括：获取包括参考图像和目标图像的图像对，根据检测时间和检测重合率精度从多种物体检测方法中确定正解方法，并采用正解方法对图像对进行标记，构建包括图像对和正解方法的训练数据集，将训练数据集输入预先构建的深度孪生网络得到预测正解方法；将预测正解方法与正解方法输入预先构建的损失函数对深度孪生网络进行训练，得到训练好的深度孪生网络；将待检测图像对输入训练好的深度孪生网络得到最优检测方法，根据最优检测方法对待检测图像对进行检测，得到目标物体。采用本方法能够针对不同的场景时智能地选择最优的物体检测方法进行检测，具有良好的普适性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 智能 物体 检测 方法 系统 终端 介质 | ||
【主权项】：
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