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申请/专利权人：珠海六点智能科技有限公司
摘要：本发明涉及一种复杂色域环境下目标特征值的提取方法，包括：S1.增加神经网络提取特征值卷积的宽度和各种色域的权重，设置多色域处理模块机制，构建动态神经卷积网络；S2.获取原始输入图像；S3.通过动态神经卷积网络计算原始输入图像中各色域的权重，并相加所有色域的权重，得到原始输入图像的新权重；然后基于该原始输入图像的新权重进行卷积计算；S4.基于卷积计算结果，进行归一化处理、激活和池化，获得初始化特征值；S5.根据获得初始化特征值进行FullConnect层计算，输出特征值。这样即可增强原始输入图像特征值，减少特征值的波动范围，提高特征值提取精度，还能减少图像归一化的处理流程、整体处理流程、计算量。
主权项：1.一种复杂色域环境下目标特征值的提取方法，其特征在于，包括：S1.增加神经网络提取特征值卷积的宽度和各种色域的权重，并设置多色域处理模块机制，构建动态神经卷积网络；S2.获取原始输入图像；S3.通过步骤S1的动态神经卷积网络计算原始输入图像中各色域的权重，并将所有色域的权重进行相加，得到原始输入图像的新权重；然后动态神经卷积网络基于该原始输入图像的新权重进行卷积计算；S4.基于步骤S3的卷积计算结果，进行归一化处理、激活和池化，获得初始化特征值；S5.根据获得初始化特征值进行FullConnect层计算，输出特征值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 珠海六点智能科技有限公司 一种复杂色域环境下目标特征值的提取方法
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