[发明专利]一种基于YOLO的图像目标识别方法、系统和存储介质在审
| 申请号： | 201910114621.5 | 申请日： | 2019-02-14 |
| 公开（公告）号： | CN109977943A | 公开（公告）日： | 2019-07-05 |
| 发明（设计）人： | 赵峰;王健宗;肖京 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京鸿元知识产权代理有限公司 11327 | 代理人： | 管士涛;李玉琦 |
| 地址： | 518033 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种人工智能技术，提供了一种基于YOLO的图像目标识别方法、系统和存储介质，其中，方法包括：接收待检测图像；根据预设的要求调整所述待检测图像的尺寸大小，生成第一检测图像；将所述第一检测图像发送至神经网络模型中进行匹配识别，生成检测框和分类识别信息以及分类识别信息对应的分类概率值；判断所述分类概率值是否大于预设的分类概率阈值；若大于，则将所述检测框和分类识别信息作为识别的分类结果。通过本发明的技术方案，能够有效提高检测精度，降低检测时间。本发明的方法比现有技术的检测方法要优越，更多的体现在提高了识别准确率和增加了运算速度。 | ||
| 搜索关键词： | 分类识别信息 分类概率 图像目标识别 待检测图像 存储介质 检测图像 检测框 预设 检测 人工智能技术 神经网络模型 分类结果 匹配识别 准确率 运算 发送 | ||
【主权项】：
1.一种基于YOLO的图像目标识别方法，其特征在于，包括：接收待检测图像；根据预设的要求调整所述待检测图像的尺寸大小，生成第一检测图像；将所述第一检测图像发送至神经网络模型中进行匹配识别，生成检测框和分类识别信息以及分类识别信息对应的分类概率值；判断所述分类概率值是否大于预设的分类概率阈值；若大于，则将所述检测框和分类识别信息作为识别的分类结果。
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