[发明专利]一种基于深度学习的视频目标检测方法与装置在审
| 申请号: | 202010471931.5 | 申请日: | 2020-05-29 |
| 公开(公告)号: | CN111832393A | 公开(公告)日: | 2020-10-27 |
| 发明(设计)人: | 杨鹏;闵克祥;何大治;纪雯 | 申请(专利权)人: | 东南大学 |
| 主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/36;G06N3/04 |
| 代理公司: | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人: | 孟红梅 |
| 地址: | 211189 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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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与装置。本发明在提取帧图像特征后,利用改进的SeqtoSeq模型提取视频中的时序信息,并利用该信息提高帧图像的特征质量,在一定程度上解决目标运动模糊、视频散焦、目标姿态奇异以及遮挡等帧图像恶化现象导致的检测精度降低问题。然后,对视频中的目标关系进行建模,从目标视觉特征、位置特征和时序特征三方面挖掘视频中目标之间潜在语义关系,并通过目标关系对候选框特征进行重新编码,以此丰富候选框的特征表示。本发明不仅能够提高视频目标检测的检测精度,同时还具有优良的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词: | 一种 基于 深度 学习 视频 目标 检测 方法 装置 | ||
【主权项】:
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