发明专利已授权

一种基于级联回归卷积神经网络的视频目标检测方法

📄 申请号：CN201711422447.8 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2017-12-25

公开号

CN108062531B

公开日

2021-10-19

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_00

IPC 分类号

G06K9_00 , G06K9_62 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

智能安防, 自动驾驶, 视频监控, 智慧城市, 人机交互

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摘要

本发明提供了一种基于级联回归卷积神经网络的视频目标检测方法，并包括如下步骤：一、输入视频图像序列，并将整个视频序列的所有图像帧通过卷积神经网络提取CNN特征；二、利用RPN网络对所述CNN特征的最后一层卷积特征进行分类以获得建议区域，通过多尺度的卷积特征对建议区域进行级联分类和回归，并得到每帧图像的静态图片检测结果；三、将步骤二中得到的检测结果中置信度大于0.6的结果作为跟踪初始值，在CNN特征的conv5‑3卷积特征上通过相关滤波对目标进行跟踪得到时序建议区域，并对时序建议区域进行级联分类和回归，得到时序检测结果；四、将静态图片检测结果和时序检测结果通过共生矩阵对检测结果中异常值进行抑制，从而得到最终检测结果。

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

20211019

✅ 授权

20180615

?? 实质审查的生效：

20180522

📄 公开

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