发明专利已授权

一种优化分类与定位任务的目标检测方法

📄 申请号：CN202010920593.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-09-04

公开号

CN112149664A

公开日

2020-12-29

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

G06K9_32

IPC 分类号

G06K9_32 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06T3_40 , G06T7_11 ,

技术画像

所属领域

目标检测目标检测图像识别深度学习

应用场景

智能安防, 自动驾驶, 工业视觉检测, 遥感图像分析, 医疗影像分析

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

一种优化分类与定位任务的目标检测方法，首先通过滑窗方法对输入图像做图像块的提取；随后在生成的图像块中筛选出正图像块与负图像块；再将筛选出的正负图像块用于RPN网络与R‑CNN网络的训练，得到最终的网络参数；对输入图像进行预测焦点像素集，并生成焦点像素块；焦点像素块经过分类检测与回归处理，并使用非极大值抑制方法合并各尺度检测结果。本发明显著得减少多尺度检测方法的计算量，大幅提高检测速率，突破了以往多尺度检测算法无法投入实际应用的瓶颈。进一步，通过解决分类与回归任务存在冲突的问题，大幅度提高了模型的精度。

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

一种黑色-高透射可逆转变的叠层聚合物薄膜及其制备方法和应用

当前第 / 件

一种基于深度学习的复合影像特征分类检测方法

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：15 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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