基于卷积神经网络的多目标检测模型构建方法专利查询专利号|摘要-满商公司网

基于卷积神经网络的多目标检测模型构建方法

基本信息

申请号	CN201810240179.6	申请日	-
公开（公告）号	CN108416394B	公开（公告）日	2019-09-03
申请公布号	CN108416394B	申请公布日	2019-09-03
分类号	G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04	分类	计算；推算；计数;
发明人	张庆辉;万晨霞;卞山峰	申请（专利权）人	郑州艾毅电子科技有限公司
代理机构	河南科技通律师事务所	代理人	河南工业大学;郑州艾毅电子科技有限公司
地址	450001 河南省郑州市市辖区高新技术产业开发区莲花街100号
法律状态	-

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的多目标检测模型构建方法，旨在解决现有检测模型不能区分多种目标，并且难以识别小目标的技术问题。本发明包括以下步骤：步骤1：搭建Caffe深度学习框架，其中检测模型的配置利用Faster R‑CNN算法完成，并引入ZF网络进行特征提取；步骤2、设计用于实时准确地生成多目标区域的ADPN网络；步骤3、设计ADPN的损失函数对其进行优化；步骤4、训练ADPN；步骤5、设计用于检测多目标类别和位置的DALN子网络；步骤6、设计DALN的损失函数对其进行优化；步骤7、训练DALN；步骤8、对ADPN和DALN进行联合训练，得到检测模型。本发明的有益技术效果在于：能够识别出多种类别的目标，提高了对小目标的识别能力，并且运算速度快，精度高。