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一种图像中多尺度特征融合的目标检测方法与系统

摘要

本发明公开了一种图像中多尺度特征融合的目标检测方法与系统,所述方法包括:第一步,利用待检测图片进行不同尺度的缩放,构造图像金字塔;第二步,利用统计学聚类方法获取一组覆盖大多数样本尺度的多尺度检测模板;第三步,基于多尺度检测模板,进行尺度自适应的目标上下文构建;第四步,多尺度深度特征融合;第五步,基于软判决的非极大值抑制。本发明通过构造图像多分辨率稀疏金字塔、多尺度检测模版、模版尺度自适应上下文、多尺度深度特征融合等一系列方法,实现深度特征的充分挖掘和融合利用,能够提升目标检测性能。

著录项

  • 公开/公告号CN108460403A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-08-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海交通大学;

    申请/专利号CN201810065807.1

  • 发明设计人 张重阳;程浩;刘泽祥;

    申请日2018-01-23

  • 分类号G06K9/62(20060101);

  • 代理机构31317 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人徐红银

  • 地址 200240 上海市闵行区东川路800号

  • 入库时间 2023-06-19 06:20:12

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-09-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20180123

    实质审查的生效

  • 2018-08-28

    公开

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