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一种基于结构化高阶特征的目标检测系统及方法

摘要

一种基于结构化高阶特征的目标检测系统及方法,它属于图像目标检测技术领域。本发明解决了现有方法在进行目标检测时仅仅使用了简单的判别信息少的一阶特征,导致无法准确地检测出图像中包含目标的问题。本发明的目标检测系统包括多尺度特征提取模块,结构化高阶特征提取模块,特征加权模块,特征融合模块,预选框生成模块,特征映射模块、分类及回归模块。多尺度特征提取模块用于提取多尺度的输出特征;结构化高阶特征提取模块用于获得结构化高阶特征,特征加权模块输出特征权重,特征融合模块将结构化高阶特征与特征权重进行按位点积,输出加权后的结构化高阶特征;再利用加权后的结构化高阶特征进行目标检测。本发明可以应用于图像目标检测。

著录项

  • 公开/公告号CN110689071A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-01-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工业大学;

    申请/专利号CN201910912143.2

  • 发明设计人 左旺孟;王昊;王旗龙;

    申请日2019-09-25

  • 分类号G06K9/62(20060101);

  • 代理机构23109 哈尔滨市松花江专利商标事务所;

  • 代理人时起磊

  • 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

  • 入库时间 2023-12-17 06:26:01

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-02-11

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20190925

    实质审查的生效

  • 2020-01-14

    公开

    公开

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