基于深度学习的入侵物识别方法、装置及电子设备
基本信息
| 申请号 | CN202010600207.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111488866A | 公开（公告）日 | 2020-10-23 |
| 申请公布号 | CN111488866A | 申请公布日 | 2020-10-23 |
| 分类号 | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 蒋梦;张怀;钟雯清;王鹤;高玉亮;高飞;董建华;丁海友;康秋静;黄玉君 | 申请（专利权）人 | 北京大成国测视觉技术有限公司 |
| 代理机构 | 北京中创云知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 肖佳 |
| 地址 | 102206 北京市昌平区昌平路97号6幢503 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 一种基于深度学习的入侵物识别方法、装置及电子设备，属于数据处理技术领域，该方法包括：设置多个用于采集包含轨道图像的图像采集设备；设置与所述多个用于采集包含轨道图像的图像采集设备通信连接的网络服务器；将用于深度学习的神经网络切分为第一部分和第二部分，通过所述网络服务器在将神经网络的第一部分下发到图像采集设备上运行，将第二部分设置在所述网络服务器上运行；在图像采集设备采集到采集轨道视野内的图像序列之后，利用网络服务器中神经网络的第二部分依据所述特征矩阵集合，判断轨道视野内是否存在异物存在。通过本公开的处理方案，能够有效的对侵入的异物进行检测和监控。 |
