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一种轻量级深度神经网络旋转目标检测方法和系统

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本发明实施例公开了一种轻量级深度神经网络旋转目标检测方法和系统，包括：将图像经过轻量级基础神经网络处理生成特征金字塔；在特征金字塔上每一层进行尺度不同的旋转目标检测，获得所有包裹目标物体的旋转边界框和物体类别；获得旋转边界框的头尾子旋转区域，对头尾子旋转区域进行分类得到目标物体的朝向，结合旋转边界框的旋转角得到目标物体的具体运动方向。该方法设计了一种轻量级基础网络，有效减小了计算量使得方法可以在算力有限的移动计算平台上实时运行，同时该方法使用头尾分离式的旋转兴趣区域池化操作有效地提高了目标物体运动方向检测准确率。

著录项

公开/公告号CN111242122A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-06-05

原文格式PDF
申请/专利权人浙江大学;
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申请/专利号CN202010011940.6
发明设计人许超;熊坤;
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申请日2020-01-07
分类号G06K9/32(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构33200 杭州求是专利事务所有限公司;
代理人应孔月
地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
入库时间 2023-12-17 09:55:20

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-06-30

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/32 申请日:20200107

实质审查的生效
2020-06-05

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