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申请/专利权人：深圳市森歌数据技术有限公司
申请日：2023-10-19
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN117095317B
主分类号：G06V20/17
分类号：G06V20/17;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.25#授权;2023.12.08#实质审查的生效;2023.11.21#公开
摘要：本发明公开了一种无人机三维影像实体识别与时间定位方法，地理信息技术领域，包括步骤：S10：从无人机视频中构建二分类训练数据集；S20：将ResNet模型在该数据集上进行训练，获得二分类器ResNet_1；S30：利用二分类器ResNet_1对训练后数据集的每一帧提取Pool5特征，进行实体时间段的推荐；S40：所推荐的实体时间段边界细化；S50：针对S40中细化的时间段构建K+1类训练数据集；S60：将ResNet模型在步骤S50中构建的数据集上进行训练，获得K+1分类器ResNet_2；S70：利用K+1分类器ResNet_2对细化后的时间段中每一帧提取Pool5特征；S80：利用K+1分类器SVM，对S40中推荐出的具体实体时间段进行分类。发明有益效果：该方法能对视频段整体进行分类处理，减少单帧识别错误带来的影响，使人工地理实体识别更加准确。
主权项：1.一种无人机三维影像实体识别与时间定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S10：从无人机视频中获取可能包含实体的时间段，构建二分类训练数据集；S20：将ResNet模型在该数据集上进行训练，获得二分类器ResNet_1；S30：利用二分类器ResNet_1对训练后数据集的每一帧提取Pool5特征，进行实体时间段的推荐；S40：所推荐的实体时间段边界细化；S50：针对S40中细化的时间段构建K+1类训练数据集，数据集包括K类实体帧和背景帧，K类为实体帧；S60：将ResNet模型在步骤S50中构建的数据集上进行训练，获得K+1分类器ResNet_2；S70：利用K+1分类器ResNet_2对细化后的时间段中每一帧提取Pool5特征；S80：将SVM模型以时间段为单位进行训练，训练数据包括K类实体时间段和背景时间段，获得K+1分类器SVM，利用K+1分类器SVM，对S40中推荐出的具体实体时间段进行分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市森歌数据技术有限公司 一种无人机三维影像实体识别与时间定位方法
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