专利基本信息
| 专利名称 | 基于深度学习网络和卡尔曼滤波的船只目标视频检测方法 | ||
|---|---|---|---|
| 专利状态 | - | 专利号(申请号) | CN109145836B |
| 专利申请日期 | 2018-08-28 | 专利类型 | 发明专利 |
| 申请公布号 | 201810987135X | 申请公布日 | 2018-08-28 |
| 授权公告号 | - | 授权公告日 | - |
| 发明人 | 邵振峰;张瑞倩;吴文静;王岭钢;李成源 | ||
| 专利权人 | 武汉大学 | ||
| 专利摘要 | 本发明提供一种基于深度学习网络和卡尔曼滤波的船只目标视频检测方法,包括监控视频数据采集,对于获取到的监控视频数据进行预处理,为卷积神经网络训练准备船只目标的正负样本;采用基于区域的卷积神经网络方法,基于船只目标的正负样本进行训练,得到训练后的深度学习网络;基于卡尔曼滤波方法,根据前一时刻船只检测最终结果,对当前时刻的船只位置进行预测,获得当前时刻的卡尔曼滤波预测结果;通过当前时刻的卡尔曼滤波预测结果和当前时刻的深度学习网络检测结果,共同确定当前时刻的船只检测最终结果。本发结合深度学习方法和卡尔曼滤波方法,检测快速高效,鲁棒性高,大幅度提高针对视频船只目标的检测精度,支持新出现目标的检测。 | ||
专利价值评估分析
专利价值评估分析
样例
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