[发明专利]一种基于场景复杂度预分类的自适应目标检测方法有效
| 申请号： | 202111270003.3 | 申请日： | 2021-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN114022705B | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 李曙光;王海;欧俊宏;薛飞;赵洋;程洪 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/762;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 周刘英 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于场景复杂度预分类的自适应目标检测方法，该方法采用谱聚类方法将交通场景图像分为了简单、中等复杂和复杂三个场景复杂度等级，分类结果具有合理性；基于场景复杂度预分类的自适应目标检测模型利用复杂度预分类CNN网络模型对基本交通场景进行复杂度预判，后端则根据复杂度调整合适规模的目标检测网络模型进行识别，整体上使得所述基于场景复杂度预分类的自适应目标检测模型的目标识别效率得到了提升，能够显著提高规模可变目标检测网络模型在实际运行时的推理计算速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 场景 复杂度 分类 自适应 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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