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专利详情
基于深度强化学习的Faster-RCNN目标物体检测方法
申请号：
CN202010269277.X
申请公布号：
CN111476302A
申请日：
2020-04-08
申请公布日：
2020-07-31
申请（专利权）人：
北京工商大学,煤科集团沈阳研究院有限公司
专利代理机构：
北京万象新悦知识产权代理有限公司
分类号：
G06K9/32；G06K9/62；G06N3/04；G06N3/08
专利介绍
本发明公布了一种基于深度强化学习的Faster‑RCNN目标物体检测方法，采用深度强化学习的经验池保存每个时刻的区域建议网络RPN的状态，采用卷积门控循环单元输出两个动作，采用随机策略选择执行相应的动作，同时采用自定义的非极大值抑制方法去除冗余的检测框，获得与标注框最接近的检测框；采用分类网络对检测框进行分类，对检测框进行二次回归，实现对目标物体的检测与识别。采用本发明技术方案，目标定位准确，目标检测精度高。
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