[发明专利]一种基于深度学习的流量检测方法、装置、介质及终端在审
| 申请号： | 202210127063.8 | 申请日： | 2022-02-10 |
| 公开（公告）号： | CN114529815A | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 段凯 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/30;G06V10/40;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 陈志明 |
| 地址： | 510275 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的流量检测方法、装置、介质及终端，包括：获取待识别的第一水流图像；将第一水流图像输入至预设的流量检测模型，以使流量检测模型对第一水流图像进行特征提取，获得待识别水流的第一流态信息，并根据第一流态信息，输出待识别水流的第一水流流量，作为第一水流图像的流量检测结果；其中，流量检测模型是根据第一样本数据集对卷积神经网络进行训练后得到的，第一样本数据集中包括若干个第二水流图像、以及每个第二水流图像对应的第二水流流量。本发明利用样本数据集训练验证卷积神经网络，得到能够准确表达水流图像和水流流量的映射关系的流量检测模型，并将待识别的第一水流图像输入流量检测模型，实现流量检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 流量 检测 方法 装置 介质 终端 | ||
【主权项】：
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