X为了获得更好的用户体验,请使用火狐、谷歌、360浏览器极速模式或IE8及以上版本的浏览器
帮助中心 | 关于我们
欢迎来到合肥巢湖经开区网上技术交易平台,请 登录 | 注册
尊敬的 , 欢迎光临!  [会员中心]  [退出登录]
当前位置: 首页 >  科技成果  > 详细页

[00303022]一种自适应深度空间特征的行人识别方法和系统

交易价格: 面议

所属行业: 分析仪器

类型: 发明专利

技术成熟度: 正在研发

专利所属地:中国

专利号:CN201610953664.9

交易方式: 技术转让 技术转让 技术入股

联系人: 桂林电子科技大学

进入空间

所在地:广西壮族自治区桂林市

服务承诺
产权明晰
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
如实描述
|
收藏
|

技术详细介绍

本发明提供一种自适应深度空间特征的行人识别方法和系统;其方法包括步骤根据预设的分割数目n将行人图像进行分割;建立与行人图像分块数目相同的n组特征提取模型,并对应的从n块行人图像分块中提取特征信息;建立与特征信息组别数目相同的n组特征分类器,并对应的将n组特征信息进行特征分类;根据反向传播算法分别计算每组特征分类过程中所产生的损失值;将n组损失值分别返回对应的特征提取模型和特征分类器中来优化的特征提取模型和特征分类器。

本发明能够有效提取到行人更多的信息,尤其是局部信息,而采用损失值反馈的形式自适应的行人特征分类,最终趋于最优解,能够指引行人特征提取模型提取到更多深度空间的行人特征信息。

本发明提供一种自适应深度空间特征的行人识别方法和系统;其方法包括步骤根据预设的分割数目n将行人图像进行分割;建立与行人图像分块数目相同的n组特征提取模型,并对应的从n块行人图像分块中提取特征信息;建立与特征信息组别数目相同的n组特征分类器,并对应的将n组特征信息进行特征分类;根据反向传播算法分别计算每组特征分类过程中所产生的损失值;将n组损失值分别返回对应的特征提取模型和特征分类器中来优化的特征提取模型和特征分类器。

本发明能够有效提取到行人更多的信息,尤其是局部信息,而采用损失值反馈的形式自适应的行人特征分类,最终趋于最优解,能够指引行人特征提取模型提取到更多深度空间的行人特征信息。

推荐服务:

Copyright    ©    2016    合肥巢湖经开区网上技术交易平台    All Rights Reserved

皖ICP备15001458号

运营商:科易网