基于视频识别的小样本学习方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了基于视频识别的小样本学习方法，包括如下步骤：采集多帧连续的视频图像，并生成预处理图像；切割预处理图像，在所采集的多帧连续的视频图像中检测被识别对象的目标区域；将被识别对象的目标区域，传输至SSD算法模块，利用SSD算法提取各帧视频图像中被识别对象目标区域的特点；根据提取的被识别对象目标区域的特点，构建用于学习的深度神经网络模型；基于公用数据库训练深度神经网络模型，并对采集多帧连续的视频图像进行识别测试；选取少量未识别的视频图像建立训练样本库。本发明针对小样本数据集的特征提取方法能通过网络模型的特征提取性能，可以实现视频图像数据的小样本学习，节省大量的视频识别时间。
基本信息
专利标题 ：
基于视频识别的小样本学习方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114463667A
申请号 ：
CN202111629047.0
公开（公告）日 ：
2022-05-10
申请日 ：
2021-12-29
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
费树岷陆志刚王彬彬
申请人 ：
南京东奇智能制造研究院有限公司
申请人地址 ：
江苏省南京市雨花台区宁双路19号云密城10号楼9层
代理机构 ：
北京德崇智捷知识产权代理有限公司
代理人 ：
黄雪
优先权 ：
CN202111629047.0
主分类号 ：
G06V20/40
IPC分类号 ：
G06V20/40 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-27 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/40
申请日 : 20211229
申请日 : 20211229
2022-05-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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