公开(公告)号：CN106934319A

公开(公告)日：2017-07-07

申请号：CN201511008852.6

申请日：2015-12-29

申请人： 北京大唐高鸿软件技术有限公司

发明人： 付景林 ,  孟汉峰 ,  侯玉成 ,  张新中 ,  王芊 ,  丁明锋 ,  鞠秀芳 ,  柳炯 ,  李永丰 ,  王允升 ,  杨永强 ,  姜晓伟

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/02

CPC分类号： G06K9/00785 ,  G06K9/6256 ,  G06K2209/23 ,  G06N3/02

摘要： 本发明公开一种基于卷积神经网络的监控视频中人车目标分类方法，包括：获取多角度性的样本集，并将样本集划分为训练样本集、验证样本集和测试样本集；建立卷积神经网络；将训练样本集中的样本图片先减去每个像素点对应的均值，然后作为训练数据输入该卷积神经网络，进行有监督的学习，得到训练后的卷积神经网络的各层的参数；利用训练后的卷积神经网络的各层的参数，初始化相同结构的卷积神经网络，得到具有监控视频中人车目标分类功能的图像识别网络。本发明利用多角度的样本图片对卷积神经网络进行有针对性的训练、调整，能够达到较高的人车分类准确率。

公开(公告)号：CN103186784A

公开(公告)日：2013-07-03

申请号：CN201110460648.3

申请日：2011-12-31

申请人： 北京大唐高鸿软件技术有限公司

发明人： 董经 ,  姜晓伟

IPC分类号： G06K9/32 ,  G06K9/38

摘要： 本发明公开了一种文本图像的桶形畸变校正方法，该方法包括先将待处理的文本图像进行图像的预处理，然后对预处理后的文本图像进行膨胀处理，之后，将膨胀处理后的文本图像中的每行文本图像分别独立出来，并对独立出来的每行文本图像分别进行坐标调整，最后将调整后的每行文本图像合并成完整的文本图像。本发明的文本图像的桶形畸变校正方法无需考虑任何硬件参数的影响，可根据实际需要进行自适应校正，且校正效果良好，能够大大地降低图像的失真率，提高文本图像的质量，具有很高的实用性。