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基于深度网络增强的特定场景下行人检测器自动学习方法[发明专利]

来源：华拓网

专利内容由知识产权出版社提供

专利名称：基于深度网络增强的特定场景下行人检测器自动学

习方法

专利类型：发明专利

发明人：郑慧诚,何炜雄,谢晓华申请号：CN2018102330.X申请日：20180328公开号：CN10852A公开日：20180918

摘要：本发明公开了一种基于深度网络增强的特定场景下行人检测器自动学习方法，步骤是：在服务器端使用通用的数据集训练出第一神经网络和第二神经网络，第二神经网络部署到嵌入式设备中；通过嵌入式设备对当前场景的图像进行捕捉，获得新增图像样本，传送到服务器端；在服务器端利用之前训练好的第一神经网络对新增图像样本进行测试，根据测试得分对样本进行标注；估计当前高度行人检测框的大小，剔除正样本中检测框和估计的大小有明显差异的样本，保留剩余样本；服务器端对第二神经网络进行调优；将调优后的第二神经网络模型从服务器端重新部署到嵌入式设备中。本发明可以在特定场景下快速得到精准的行人检测模型。

申请人：中山大学

地址：510275 广东省广州市海珠区新港西路135号

国籍：CN

代理机构：广州市华学知识产权代理有限公司

代理人：刘巧霞

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