一种基于深度学习算法的特定类别地物即时视频检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于深度学习算法的特定类别地物即时视频检测方法，包括以下步骤：步骤1.收集需要检测的特定类别地物的视频数据；步骤2.对收集的数据进行预处理；步骤3.划分出训练集和测试集，并对训练集进行标注；步骤4.选择合适的深度学习算法进行模型训练；步骤5.对训练好的模型进行优化和评估；步骤6.对测试集进行测试和评估，并记录性能指标；步骤7.根据性能指标对模型进行修正；步骤8.将修正后的模型应用于实际场景中进行特定类别地物即时视频检测。本发明专利技术采用深度学习算法，可以有效地提高特定类别地物即时视频检测的准确率和效率，同时，根据实际场景中的表现，不断优化和修正模型，可以进一步提高检测的准确率和鲁棒性。鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习算法的特定类别地物即时视频检测方法


[0001]本专利技术涉及计算机视觉
，具体为一种基于深度学习算法的特定类别地物即时视频检测方法。

技术介绍

[0002]自然资源和地理信息的综合利用已成为现代社会发展的重要支撑，其中关于空间信息的处理和分析是不可或缺的一部分。而视频监控技术可以帮助人们快速准确地获取大量的地理信息，为自然资源的开发和利用提供重要支持。但是，目前普遍存在的问题是，传统的图像处理技术无法满足高效、实时、准确的要求。
[0003]目前，基于深度学习算法的地物检测方法正在成为视频监控领域最先进的技术之一。该方法通过建立深度神经网络模型，可以从视频流中自动提取数据特征，并对地物进行准确分类和识别。同时，采用深度学习算法还能够避免传统图像处理方法存在的较大误差和时滞问题，实现更高效、更准确的地物检测和识别，鉴于此，本专利技术提出一种基于深度学习算法的特定类别地物即时视频检测方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于深度学习算法的特定类别地物即时视频检测方法，以解决上述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习算法的特定类别地物即时视频检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1. 收集需要检测的特定类别地物的视频数据；步骤2. 对收集的数据进行预处理；步骤3. 划分出训练集和测试集，并对训练集进行标注；步骤4. 选择合适的深度学习算法进行模型训练；步骤5. 对训练好的模型进行优化和评估；步骤6. 对测试集进行测试和评估，并记录性能指标；步骤7. 根据性能指标对模型进行修正；步骤8. 将修正后的模型应用于实际场景中进行特定类别地物即时视频检测。2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的特定类别地物即时视频检测方法，其特征在于步骤2中，对收集的数据进行预处理的具体方法包括：S1.利用图像处理技术提高视频的清晰度和细节，提高数据的可用性；S2.在数据预处理阶段，通过图像增强、变换和噪声添加的技术增加数据的多样性，并提高模型的泛化能力；S3. 对采集数据中的噪声进行去除和降噪处理，提升数据准确度和鲁棒性；S4.将数据标准化或归一化处理，使得输入数据在各个维度具有相同的尺度和分布，以便于模型更加稳定和准确的处理不同来源的数据；S5.借助视频中的关键帧技术，控制输入数据的帧率，避免给模型带来过大的计算量和存储负担。3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的特定类别地物即时视频检测方法，其特征在于步骤3中，划分出训练集和测试集，并对训练集进行标注的具体方法为Y1. 通过多种方式对数据进行划分；Y2. 对于目标类别数量较少的数据，采用过采样或欠采样的方法，增加数据量和多样性；Y3...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡辉，廖明，顾华奇，张勇，吴玉炜，常苗，李平，
申请(专利权)人：江西省自然资源事业发展中心，
类型：发明
国别省市：