一種基于目標(biāo)特性圖的物體分類方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201610880083.7 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN106485274B 公開（公告）日 2019-05-10
申請(qǐng)公布號(hào) CN106485274B 申請(qǐng)公布日 2019-05-10
分類號(hào) G06K9/62（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 謝昌頤; 李健夫 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 湖南中科助英智能科技研究院有限公司
代理機(jī)構(gòu) 湖南省國(guó)防科技工業(yè)局專利中心 代理人 馮青
地址 410000 湖南省長(zhǎng)沙市長(zhǎng)沙高新開發(fā)區(qū)桐梓坡西路229號(hào)金泓園孵化大樓C804
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及一種基于目標(biāo)特性圖的物體分類方法。首先使用激光雷達(dá)、可見光攝像機(jī)和近紅外攝像機(jī)分別獲取待檢測(cè)區(qū)域內(nèi)物體多光譜數(shù)據(jù)和空間結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；然后提取待檢測(cè)的ROI區(qū)域；接著對(duì)每個(gè)ROI物體區(qū)域提取特征，并將這些特征組合為特征詞；最后利用基于CNN的深度學(xué)習(xí)分類器對(duì)特征詞進(jìn)行判別，實(shí)現(xiàn)物體快速可靠分類。多傳感器采集的數(shù)據(jù)互為補(bǔ)充，可有效避免單一傳感器檢測(cè)能力不足的問(wèn)題；多層空間特征提取對(duì)物體的特征描述更加全面；基于CNN的深度學(xué)習(xí)分類器的分類結(jié)果更為可靠。