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一种基于CNN的市场摊区违规摊位检测方法

摘要

本发明属于计算机视觉及深度学习技术领域,具体涉及一种基于CNN的市场摊区违规摊位检测方法。本发明在数据集构建中采用实际市场摊区监控视频,并通过数据扩增充分获取到市场摊区图像特征,引入CNN深度神经网络进行市场摊区目标分类,通过GoogLeNet预训练模型和深度迁移学习实现了市场摊区精确分类,并通过跨语言移植接口将CNN模型与监管应用后台联系起来,极大地提高了市场摊区智能化监管的准确度。

著录项

  • 公开/公告号CN111444818A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-07-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工程大学;

    申请/专利号CN202010214110.3

  • 申请日2020-03-24

  • 分类号

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室

  • 入库时间 2023-12-17 10:50:27

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-18

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20200324

    实质审查的生效

  • 2020-07-24

    公开

    公开

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