一种基于场景分析和深度学习的检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202010064922.4 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111310592A | 公开（公告）日 | 2020-06-19 |
| 申请公布号 | CN111310592A | 申请公布日 | 2020-06-19 |
| 分类号 | G06K9/00(2006.01)I | 分类 | - |
| 发明人 | 吴晓晖;王书平 | 申请（专利权）人 | 杭州视在科技有限公司 |
| 代理机构 | 杭州信义达专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 杭州视在科技有限公司 |
| 地址 | 310000浙江省杭州市西湖区文一西路522号3幢2单元401室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于场景分析和深度学习的检测方法，属于计算机视觉技术领域，包括构建第一数据集，训练目标检测网络器；将第一数据集输入训练好的目标检测网络器，得到人体目标矩阵和头部目标矩阵；提取安全帽佩戴矩阵；构建第二数据集，训练识别天气场景分类器、识别逆光和暗光分类器和识别模糊图像分类器；将第一数据集输入到分类器中得到相应的矩阵；将相应矩阵连通安全帽佩戴矩阵、实际标签矩阵合并成训练样本矩阵；将训练样本矩阵输入神经网络分类器中进行训练；将待检测图像输入训练好的神经网络分类器中确定检测结果。本发明能够克服施工工地的复杂场景干扰，极大提高算法准确率。 |
