发明专利已授权

基于无偏深度迁移学习的视频目标识别方法

📄 申请号：CN202010761599.6 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-07-31

公开号

CN111860441B

公开日

2024-03-29

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_40

IPC 分类号

G06V20_40 , G06V10_25 , G06V10_82 , G06N3_045 , G06N3_096 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习迁移学习视频目标识别

应用场景

视频监控, 智能安防, 自动驾驶, 智慧城市, 工业视觉检测

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摘要

本发明公开了一种基于无偏深度迁移学习的视频目标识别方法，包括：(1)构建源域图像集和目标域图像集；(2)构建偏见属性预测模型；(3)构建基于迁移学习的训练框架，包括与偏见属性预测模型结构相同的两条支路，并在每条支路的相同位置增加一个适应层，其中，第一支路的输入为以源域图像和任务标签组成的样本第二支路的输入为视频帧图像；(3)构建训练框架的损失函数，包括偏见属性预测模型的偏见属性分类损失、第一支路的任务属性分类损失以及两条支路的适应层之间的MMD距离损失；(4)对训练框架进行训练，提取参数确定的第二支路作为无偏视频目标识别模型；(5)将待识别视频帧输入至无偏视频目标识别模型，输出目标识别结果。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

球形水果自动缓冲分拣送料机构

当前第 / 件

一种基于随机变换和小波重构的信号对抗样本检测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V20_40)

G06V20_00 G06V20_05 G06V20_10 G06V20_13 G06V20_17 G06V20_20 G06V20_30 G06V20_40 G06V20_50 G06V20_52 G06V20_54 G06V20_56 G06V20_58 G06V20_59 G06V20_60 G06V20_62 G06V20_64 G06V20_68 G06V20_69 G06V20_70 覆盖20个领域

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