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一种基于半分组卷积的全融合神经网络的目标检测方法

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专利号 2021101535545 专利名称 一种基于半分组卷积的全融合神经网络的目标检测方法
专利类型 发明专利 国际分类 G06V 20/40 (2022.01),G06V 20/52 (2022.01),G06V 10/82 (2022.01),G06N 3/0464 (2023.01),G06N 3/08 (2023.01)
申请人 南京师范大学 申请地址 江苏省南京市鼓楼区宁海路122号
发明人 申请日期 2021-02-04
下证状态 未知 更新时间 2025-01-10 07:06:24
专利摘要 本发明公开了一种基于半分组卷积的全融合神经网络的目标检测方法,包括:搭建半分组卷积模块;搭建全融合神经网络;获取电梯厢内目标物的数据集;将数据集中的图像按比例随机分为训练数据集和测试数据集,并对训练数据集图像中的目标物和人进行标注,生成标签文件,将训练数据集全部图像及标签文件输入全融合神经网络进行训练,得到训练好的权重文件;获得检测到的目标物和人在图像中的位置及检测置信度;筛选出可信的目标,去除重复的目标框,判断目标物是否已经进入电梯厢。本发明在保证特征提取的质量同时,有效减少了卷积运算的参数量,提高了计算速度;具有模型轻量、目标检测速度快、准确率高的优点,可应用在性能有限的嵌入式设备上。

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