[发明专利]一种基于深度帧差卷积神经网络的运动目标检测方法有效
| 申请号： | 202010137381.3 | 申请日： | 2020-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN111626090B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 欧先锋;晏鹏程;徐智;张国云;涂兵;郭龙源;王勇 | 申请（专利权）人： | 湖南理工学院;桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/80;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 东莞卓为知识产权代理事务所(普通合伙) 44429 | 代理人： | 汤冠萍 |
| 地址： | 414000 *** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度帧差卷积神经网络的运动目标检测方法，属于计算机视觉领域，一种基于深度帧差卷积神经网络的运动目标检测方法，本发明的DifferenceNet具有孪生Encoder‑Decoder结构，通过输入两帧图像与对应的监督标签，可以学习两帧图像之间的时序信息与差异特征；AppearanceNet具有Encoder‑Decoder结构，通过主干提取t帧图像的表观信息，然后通过时‑空信息融合，对t+1帧图像中的运动目标进行预测；AppearanceNet还通过多尺度特征图融合和逐步上采样来保留多尺度空间信息，并且本方法在定性和定量方面均显着优于最新算法，并适用于存在动态背景，光照变化和阴影的复杂场景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 运动 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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