一种基于深度学习的监控图像多类物体检测与识别方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的监控图像多类物体检测与识别方法。本发明通过利用已公开的SSD深度学习检测框架，在此框架上重新设计网络结构及相应的各种参数，使其能够快速地检测到监控视频图像中受关注的物体。相对传统的图像处理方法来说，本发明采用深度学习能够自动学习更有效更丰富的特征，从而具有较高的鲁棒性。相对其他深度学习方法来说，本发明利用采用一些轻量的网络模块，重新设计目标函数，并引入了残差模块及概率热力图，从而保持了速度与性能上的优势。总得说来，本发明的方法能高效快速检测到图像中的感兴趣物体，并且能够被推广到更通用的物体检测领域。