一种基于目标特性图的物体分类方法
基本信息
| 申请号 | CN201610880083.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN106485274A | 公开（公告）日 | 2017-03-08 |
| 申请公布号 | CN106485274A | 申请公布日 | 2017-03-08 |
| 分类号 | G06K9/62(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 谢昌颐;李健夫 | 申请（专利权）人 | 湖南中科助英智能科技研究院有限公司 |
| 代理机构 | 湖南省国防科技工业局专利中心 | 代理人 | 冯青 |
| 地址 | 410000 湖南省长沙市长沙高新开发区桐梓坡西路229号金泓园孵化大楼C804 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于目标特性图的物体分类方法。首先使用激光雷达、可见光摄像机和近红外摄像机分别获取待检测区域内物体多光谱数据和空间结构数据；然后提取待检测的ROI区域；接着对每个ROI物体区域提取特征，并将这些特征组合为特征词；最后利用基于CNN的深度学习分类器对特征词进行判别，实现物体快速可靠分类。多传感器采集的数据互为补充，可有效避免单一传感器检测能力不足的问题；多层空间特征提取对物体的特征描述更加全面；基于CNN的深度学习分类器的分类结果更为可靠。 |
