[发明专利]基于隐马尔可夫模型的目标检测模型的搜索方法有效
| 申请号： | 202110730872.3 | 申请日： | 2021-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN113255839B | 公开（公告）日： | 2021-10-01 |
| 发明（设计）人： | 陈映;曹松;任必为;宋君;陶海 | 申请（专利权）人： | 北京文安智能技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100094 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于隐马尔可夫模型的目标检测模型的搜索方法。包括：建立隐马尔可夫模型，对其参数重估后形成重构隐马尔可夫模型；预测得到其观察序列，观察量比较，不相同时，对隐马尔可夫模型参数变异后重复第二步骤；相同时，生成目标检测模型并训练至收敛后进行精度值测定、召回率测定和参数量计算；结果判定，满足预设条件时，判定为搜索到的模型；不满足预设条件时，对所有目标检测模型重新排序后得到观察序列，替换原有观察序列后重复上述步骤。本发明解决了现有技术中的目标检测模型因含带参数量庞大，而导致训练好的目标检测模型在使用中对终端设备的内存和GPU的负荷较大，造成终端设备执行困难的问题，故而存在实用性差的问题的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 隐马尔可夫 模型 目标 检测 搜索 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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