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摘 要:本发明公开了一种基于卷积门控循环神经单元的视频目标检测方法,用视频数据时序上下文信息,解决了现有技术步骤繁琐和检测精度不高的问题。实现步骤:数据集处理和网络预训练;选取参考帧,基于当前帧特征估计参考帧特征;基于卷积门控循环神经单元的时序上下文特征学习;时序相关特征加权融合;目标候选框提取;目标分类和位置回归;训练得到视频目标检测网络模型;验证模型效果。本发明引入了当前帧估计参考帧的特征传播方式,建立当前帧与参考帧特征间的时序关系;用卷积门控循环神经单元,使当前帧具备参考帧信息,用加权融合方式增强当前帧特征质量。在时间开销不大情况下,提升了检测精度,降低了复杂度,可用于视频目标检测。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910205419.3 | 专利名称: | 基于卷积门控循环神经单元的视频目标检测方法 |
申请日: | 2019-03-18 | 申请/专利权人 | 西安电子科技大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市太白南路2号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/00搜分类 音视频 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) |
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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 |