[发明专利]一种基于深度学习的视频目标检测方法有效
| 申请号： | 201811374255.9 | 申请日： | 2018-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN109583340B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 郑慧诚;罗子泉 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/25;G06V10/82;G06T7/269;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510260 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的视频目标检测方法，应用于视频目标检测领域。方法利用卷积神经网络进行图像特征的提取，提出了时间‑空间特征提取网络，用于提取视频的空间上下文和时间上下文信息，并将图像特征与时间、空间上下文信息融合，更新骨干网络输出的特征图，最后将所得特征图输入检测网络，得到最终的检测结果，兼顾了目标检测的准确性和实时性。这种方法有效的提升了检测的准确性和实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 视频 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的视频目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：归一化训练图像尺寸，以及初始化骨干网络、时间‑空间特征提取网络和检测网络的参数；S2：将训练图像数据输入到包含骨干网络、时间‑空间特征提取网络以及检测网络的检测器中进行训练并更新检测器参数；S3：将待检测视频输入到检测器进行目标检测并输出最终的预测框以及分类结果。
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