【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理领域，并且更具体地涉及一种识别系统和识别方法。
技术介绍
1、目前，目标检测系统主要采用传统的图像处理算法(比如背景差分法、光流法、神经网络法)来识别目标物体。
2、在图像识别中，深度学习神经网络的检测精度受到目标对象的尺寸和图像的影响。例如，如果图像的下采样率太低则难以保证神经网络的运行效率。另一方面，如果图像的下采样率太高，则目标物体的特征将会丢失，影响识别的精度。对于小尺寸对象，其可用的特征是有限的，它们的语义信息出现在较浅的特征图中。随着神经网络的深入，小对象的详细信息可能会完全消失。
3、为了提高小对象的目标检测精度，通常的做法是将超高分辨率图像输入神经网络，然而带来的问题是神经网络运行速度缓慢，如何提升小尺寸的对象的识别精度是需要解决的问题。
技术实现思路
1、本公开提供了一种识别系统和识别方法，以至少解决上述相关技术中的问题，也可不解决任何上述问题。
2、根据本公开的实施例的第一方面，提供了一种识别系统，所述识别系统可包括...
【技术保护点】
1.一种识别系统，包括：
2.一种识别方法，包括：
3.如权利要求2所述的识别方法，还包括：
4.如权利要求2所述的识别方法，其中，识别所述目标对象的步骤包括：
5.如权利要求4所述的识别方法，其中，所述特征信息包括所述目标对象在所述原始图像中的大小和位置中的至少一个，
6.如权利要求2所述的识别方法，其中，提取所述目标区域的步骤包括：基于所述定位信息，确定所述原始图像中的所述目标区域的位置和大小，并且
7.如权利要求2所述的识别方法，还包括：
8.如权利要求7所述的识别方法，其中，识...
【技术特征摘要】
1.一种识别系统，包括：
2.一种识别方法，包括：
3.如权利要求2所述的识别方法，还包括：
4.如权利要求2所述的识别方法，其中，识别所述目标对象的步骤包括：
5.如权利要求4所述的识别方法，其中，所述特征信息包括所述目标对象在所述原始图像中的大小和位置中的至少一个，
6.如权利要求2所述的识别方法，其中，提取所述目标区域的步骤包括：基于所述定位信息，确定所述原始图像中的所述目标区域的位置和大小，并且
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【专利技术属性】
技术研发人员：南晶彪，郭晹，金要汉，
申请(专利权)人：三星中国半导体有限公司，
类型：发明
国别省市：
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