一種基于深度學習的檢測模型訓練方法和裝置

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201910199187.5 申請日 -
公開（公告）號 CN109871829A 公開（公告）日 2021-06-04
申請公布號 CN109871829A 申請公布日 2021-06-04
分類號 G06K9/00;G06K9/62;G01S13/90 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 唐侃;梁小偉;郭鑫;于彬彬 申請（專利權）人 北京行易道科技有限公司
代理機構 北京超凡志成知識產(chǎn)權代理事務所（普通合伙） 代理人 王文紅
地址 100192 北京市海淀區(qū)永泰中路25號A座201
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本申請?zhí)峁┝艘环N基于深度學習的檢測模型訓練方法和裝置，其中，該方法包括：利用目標車載SAR圖像的灰度分割閾值T確定目標車載SAR圖像對應的第一二值圖像，以通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對目標車載SAR圖像進行特征提取得到的M維特征圖像的尺寸為標準，對第一二值圖像的尺寸進行調(diào)整，以得到第二二值圖像，然后根據(jù)M維特征圖像和第二二值圖像，完成對檢測模型的訓練。通過上述方法對訓練模型進行訓練后，使用完成訓練的檢測模型在對車載SAR圖像進行檢測時，有利于提高檢測效果，從而有利于使得檢測結果更加準確。