[发明专利]一种基于深度学习模型的红外行人识别方法及系统在审
申请号: | 202011298623.3 | 申请日: | 2020-11-18 |
公开(公告)号: | CN112488165A | 公开(公告)日: | 2021-03-12 |
发明(设计)人: | 黄绍帅;崔光茫;张家承;蔡斌斌;方德宸;苏展 | 申请(专利权)人: | 杭州电子科技大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06N3/04;G06T7/11 |
代理公司: | 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109 | 代理人: | 尉伟敏 |
地址: | 310018 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于深度学习模型的红外行人识别方法及系统,包括数据预处理模块、检测网络及模型训练模块和外界交互模块。通过数据预处理模块实现获取包含行人的红外图像及对红外图像进行预处理,并对预处理后的红外图像进行人工标注,然后按照设定比例划分为检测模型的训练集和测试集;通过检测网络及模型训练模块实现搭建网络模型,优化检测方法并调整参数,导出模型检测效果,确定最终模型;通过外界交互模块建立交互窗口,实现待处理的视频和处理后的视频同步对比播放,从而使本系统实现在完全无光的情况下快速准确地检测出行人的功能。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 学习 模型 红外 行人 识别 方法 系统 | ||
【主权项】:
暂无信息
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