公开(公告)号：CN111178405A

公开(公告)日：2020-05-19

申请号：CN201911310303.2

申请日：2019-12-18

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 姚信威 ,  王佐响 ,  潘律翰 ,  洪佳升 ,  朱启月 ,  袁聪儿

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种融合多种神经网络的相似物体识别方法，通过摄像头获取若干具有相似物体的图像集，对图像集进行预处理并进行标注后，利用数据增强方法扩充处理后的数据集，将训练样本集分别用Cascade R-CNN、Grid R-CNN、Libra R-CNN、Retina-Net进行训练，将四种网络训练的结果进行集成并根据验证准确度设置多网络投票机制输出结果，得到最终的集成网络识别。通过摄像头导入实时的待识别物体图像，以集成神经网络对待识别物体进行辨认，最终输出图像中待识别物体的识别结果。本发明实现了在多种神经网络识别结果集成的情况下对相似物体的识别，能够达到短时间内高准确识别相似物体的目标。