[发明专利]基于深度学习的煤矿井下行人检测方法在审
| 申请号： | 201710532800.1 | 申请日： | 2017-07-03 |
| 公开（公告）号： | CN107545238A | 公开（公告）日： | 2018-01-05 |
| 发明（设计）人： | 卫晨;李伟山;张钰良;王琳;陈仁生;潘志刚 | 申请（专利权）人： | 西安邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 陕西增瑞律师事务所61219 | 代理人： | 张瑞琪 |
| 地址： | 710061 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习的煤矿井下行人检测方法，检测方法如下建立煤矿井下行人检测的深度学习卷积神经网络模型，将获取的煤矿井下监控视频转换为图片，输入深度学习卷积神经网络模型，提取煤矿井下监控视频中行人的底层特征和高层特征，并将底层特征和高层特征进行融合，作为最终的输出检测结果。该基于深度学习的煤矿井下行人检测方法检测速度较快、检测准确率高，能够满足实时的要求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 煤矿 井下 行人 检测 方法 | ||
【主权项】：
基于深度学习的煤矿井下行人检测方法，其特征在于，该检测方法如下：建立煤矿井下行人检测的深度学习卷积神经网络模型，将获取的煤矿井下监控视频转换为图片，输入深度学习卷积神经网络模型，提取煤矿井下监控视频中行人的底层特征和高层特征，并将底层特征和高层特征进行融合，作为最终的输出检测结果。
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