基于神经网络实现人车分类的方法和系统[发明专利]

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专利内容由知识产权出版社提供

专利名称：基于神经网络实现人车分类的方法和系统专利类型：发明专利

发明人：冷斌,贺庆,官冠,胡欢,蒋东国申请号：CN201410788518.6申请日：20141216公开号：CN104504395A公开日：20150408

摘要：本发明涉及人车分类技术领域，公开了基于神经网络实现人车分类的方法和系统，通过搜集若干张训练样本，利用卷积神经网络对所述训练样本进行分类，得到包含标签结果的分类器，在对人车进行分类时，读入待测视频图像，检测图像中的运动目标，根据运动目标对图像进行分块处理；再使用所述分类器对每块图像进行分类处理得出检测结果，从而可以简便的构造出神经网络系统作为分类器，使用不同的人、车样本对该系统进行训练，让系统自动学习样本复杂的类条件密度，避免了人为假设类条件密度函数所带来的问题。本发明基于卷积神经网络相对于现有的人车分类方面的方法优势在于，提高了分类的精度，并且在分类的速度上得到了提高。

申请人：广州中国科学院先进技术研究所

地址：511458 广东省广州市南沙区海滨路1121号

国籍：CN

代理机构：广州番禺容大专利代理事务所(普通合伙)

代理人：刘新年

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