[发明专利]卷积神经网络特征提取图像传感器在审
| 申请号： | 201811125110.5 | 申请日： | 2018-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN108898191A | 公开（公告）日： | 2018-11-27 |
| 发明（设计）人： | 秦绮玲;刘亚平 | 申请（专利权）人： | 苏州米特希赛尔人工智能有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 215000 江苏省苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 卷积神经网络特征提取图像传感器是在普通图像传感器之后增加基于深度学习的卷积神经网络用于提取图像特征。一个完整的卷积神经网络可以在卷积神经网络特征提取图像传感器上部署，也可以部分在卷积神经网络特征提取图像传感器上部署。该卷积神经网络可以针对特定图像监控需求训练，通过分类对场景及其变化给出监控结果，通过回归对场景特定目标实现追踪。这种卷积神经网络特征提取图像传感器在用于特定场景监控时，可以降低对传输带宽的需求，还可以避免直接传输图像所带来的隐私或泄密问题。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 图像传感器 特征提取 提取图像特征 场景 场景监控 传输带宽 监控结果 目标实现 图像监控 直接传输 泄密 部署 隐私 图像 追踪 分类 回归 学习 | ||
【主权项】：
1.一种卷积神经网络特征提取图像传感器，其特征在于，在通用图像传感器之后增加了图像特征提取单元，被提取的图像特征替代原始图像输出。
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