发明专利已授权

一种快速检测与识别少样本目标的方法和系统

📄 申请号：CN202110755789.1 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-07-05

公开号

CN113673553A

公开日

2021-11-19

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

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法图像识别目标检测

应用场景

智能安防, 工业视觉检测, 自动驾驶, 遥感图像分析, 机器人视觉

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

一种快速检测与识别少样本目标的方法，首先将所有待检测的图像进行预处理，并按图像类别的比例划分训练集、支持集和测试集。然后通过设计LRDN网络和卷积自编码网络完成特征提取模型的设计，利用预激活的方式构建特征比较模型，两个网络的结合将构成一个端到端训练的模型。特征提取网络将输入图像从图像空间转换到特征表示空间，而特征比较网络则负责将两张图像的特征表示映射为二者属于同一类别的相似度分数，最后完成目标的检测与识别。本发明还包括一种快速检测与识别少样本目标的系统。本发明能很好地应用于目标样本量较小情况下的检测与识别。

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

一种基于深度强化学习的非正交接入下行传输时间优化方法

当前第 / 件

一种温郁金中倍半萜成分的提取富集方法

同领域国内专利 · IPC: (G06K9_62)

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