大分辨率圖像的目標(biāo)檢測和識別方法及裝置

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202210255384.6 申請日 -
公開（公告）號 CN114332456A 公開（公告）日 2022-04-12
申請公布號 CN114332456A 申請公布日 2022-04-12
分類號 G06V10/25（2022.01）I;G06V10/26（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 張凱;馬樂樂;崔超然;逯天斌 申請（專利權(quán)）人 山東力聚機(jī)器人科技股份有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京中和立達(dá)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 孟姣
地址 276808山東省日照市嵐山區(qū)安東衛(wèi)街道玉泉二路99號（嵐山區(qū)科技孵化器電商創(chuàng)業(yè)園）
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，是關(guān)于一種大分辨率圖像的目標(biāo)檢測和識別方法及裝置，方法包括：獲取大分辨率圖像集，進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，得到增強(qiáng)后的圖像集；對增強(qiáng)后的圖像集中的每個(gè)原始圖像進(jìn)行分割，得到對應(yīng)的子圖像及其位置信息；對子圖像及其位置信息進(jìn)行編碼和融合處理，以得到對應(yīng)的數(shù)據(jù)張量；基于Faster R?CNN模型，對數(shù)據(jù)張量進(jìn)行逐層特征表示學(xué)習(xí)，采用注意力機(jī)制對Faster R?CNN模型的低層信息、中層信息和高層信息進(jìn)行融合，確定子圖像對應(yīng)的特征表示，進(jìn)而確定候選目標(biāo)位置，進(jìn)行回歸和分類，以確定最終目標(biāo)位置及其所屬的類別；根據(jù)最終目標(biāo)位置及其所屬的類別確定原始圖像的最終目標(biāo)位置及其所屬的類別。通過該方案，提升了最終的模型性能。