公开(公告)号：CN114118127B

公开(公告)日：2024-05-21

申请号：CN202111205085.3

申请日：2021-10-15

Applicant: 北京工业大学 ,  国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 张菁 ,  张广朋 ,  张冬明 ,  王柳谦

IPC: G06V20/50 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464

Abstract: 本申请实施例涉及一种视觉场景标志的检测与识别方法及装置，该方法包括：通过视觉场景标志合成算法确定目标识别类别的视觉场景标志训练数据；基于多尺度特征融合网络模型，对视觉场景标志训练数据进行视觉场景标志的检测与识别；其中，多尺度特征融合网络模型基于以下步骤获得：构建多尺度特征融合网络模型；基于视觉场景标志合成数据对多尺度特征融合网络模型进行第一训练，得到第一训练后的多尺度特征融合网络模型；基于预先标注的视觉场景标志对第一训练后的多尺度特征融合网络模型进行第二训练，得到训练好的多尺度特征融合网络模型。本申请实施例能够提升视觉场景标志检测与识别的精准度和速度。

公开(公告)号：CN114118127A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111205085.3

申请日：2021-10-15

Applicant: 北京工业大学 ,  国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 张菁 ,  张广朋 ,  张冬明 ,  王柳谦

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请实施例涉及一种视觉场景标志的检测与识别方法及装置，该方法包括：通过视觉场景标志合成算法确定目标识别类别的视觉场景标志训练数据；基于多尺度特征融合网络模型，对视觉场景标志训练数据进行视觉场景标志的检测与识别；其中，多尺度特征融合网络模型基于以下步骤获得：构建多尺度特征融合网络模型；基于视觉场景标志合成数据对多尺度特征融合网络模型进行第一训练，得到第一训练后的多尺度特征融合网络模型；基于预先标注的视觉场景标志对第一训练后的多尺度特征融合网络模型进行第二训练，得到训练好的多尺度特征融合网络模型。本申请实施例能够提升视觉场景标志检测与识别的精准度和速度。