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摘 要:本发明公开一种多目标物体的检测方法及装置,所述方法包括:连接目标物体检测设备装置;利用卷积神经网络创建预训练多目标物体检测模型;安装深度学习框架软件;从摄像头中依次读取每帧图像;将摄像头读取后的图像缩小至448*448像素;将缩小后的图像划分成7*7个相同大小的网格;利用坐标值断物体是否在7*7的网格单元中;将有物体的网格单元送入到预训练网络模型中得出边框回归值;输出每个网格的90个物体类别的边框回归;输出每个边框回归物体的位置值和置信度;设置阈值滤掉得分低的边框;对保留的边框进行非极大值抑制处理,合并边框得到最终的检测结果。本发明解决了现有技术中存在的图像特征提取的设计繁琐,检测速度慢,多目标并发能力差的问题。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811488003.9 | 专利名称: | 一种多目标物体的检测方法及装置 |
申请日: | 2018-12-06 | 申请/专利权人 | 江苏科技大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省镇江市梦溪路2号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/764搜分类 物体 检测搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2023/05/30 | 授权 | |
2019/05/31 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06K 9/62 专利申请号: 201811488003.9 申请日: 2018.12.06 |
2019/05/07 | 公开 |