公开(公告)号：CN114519830A

公开(公告)日：2022-05-20

申请号：CN202210143009.2

申请日：2022-02-16

Applicant: 复旦大学

Inventor： 严寒 ,  冯瑞

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的大型会场座席定位方法，用于对大型会场视频流中不同尺度比例的座椅实现定位，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，获取待测会场的俯视角度的视频流；步骤S2，采用ResNet50和FPN结合的网络作为Backbone，连接至FAM模块和ODM模块以构建初始卷积神经网络；步骤S3，基于随机梯度下降法和最小化损失函数对初始卷积神经网络进行训练得到大型会场座席检测模型；步骤S4，采用大型会场座席检测模型对视频流中每隔设定帧的图像进行座席检测，并输出待测会场的所有座椅对应的定位检测结果。本发明能够高效地识别由不同机位拍摄得到的不同色彩模式如室内灯光和夜市红外光下的尺度、角度、比例多样的座椅目标，具有强泛化和高精度的优势。