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申请/专利权人：西南大学

摘要：本发明实施例涉及目标检测技术领域，具体公开了基于深度学习的弱监督目标检测方法及系统。本发明实施例通过设置基础学习时期，获取拍摄视频数据，进行学习训练，生成目标检测基本模型；通过目标检测基本模型进行目标检测，标记取件目标；获取取件反馈数据；进行修正学习，生成目标检测修正模型。能够在基础学习时期，根据人工手动取放固化样件的拍摄视频数据，进行分析和学习训练，生成目标检测基本模型，进而按照目标检测基本模型进行完成固化摄像头的标记，并根据实际情况中，工作人员进行是否取件的反馈，进行模型的学习修正，从而能够自动检测完成固化的摄像头，便于将完成固化的摄像头马上进行下一步的生产，缩短车载摄像头的生产周期。

主权项：1.基于深度学习的弱监督目标检测方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：设置基础学习时期，获取所述基础学习时期人工手动取放固化样件的拍摄视频数据，通过对所述拍摄视频数据进行分析，获取多个取件采样数据；通过预先提供的机器学习算法对多个所述取件采样数据进行学习训练，生成目标检测基本模型；通过所述目标检测基本模型进行目标检测，标记取件目标，并生成推动所述取件目标的推动信号；获取工作人员根据所述推动信号进行取件反馈生成的取件反馈数据；通过所述取件反馈数据，对目标检测基本模型进行修正学习，生成目标检测修正模型，并通过所述目标检测修正模型进行目标检测；所述设置基础学习时期，获取所述基础学习时期人工手动取放固化样件的拍摄视频数据，通过对所述拍摄视频数据进行分析，获取多个取件采样数据具体包括以下步骤：设置基础学习时期；获取所述基础学习时期人工手动取放固化样件的拍摄视频数据；对所述拍摄视频数据进行分析，截取工作人员取下固化样件的取件视频数据；对所述取件视频数据进行样件固化分析，生成多个取件采样数据；所述通过所述目标检测基本模型进行目标检测，标记取件目标，并生成推动所述取件目标的推动信号具体包括以下步骤：获取所述基础学习时期之后的实时拍摄数据；截取所述实时拍摄数据中的目标实时检测数据；将所述目标实时检测数据导入所述目标检测基本模型进行目标检测，标记取件目标；生成推动所述取件目标的推动信号；所述获取工作人员根据所述推动信号进行取件反馈生成的取件反馈数据具体包括以下步骤：对所述实时拍摄数据进行取拿分析，生成取拿分析数据；根据所述取拿分析数据，判断所述取件目标是否被工作人员取下，生成判断结果；根据所述判断结果，获取取件反馈数据；所述通过所述取件反馈数据，对目标检测基本模型进行修正学习，生成目标检测修正模型，并通过所述目标检测修正模型进行目标检测具体包括以下步骤：通过所述取件反馈数据，对目标检测基本模型进行修正学习，生成目标检测修正模型；将所述目标实时检测数据导入所述目标检测修正模型中，进行目标检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西南大学 基于深度学习的弱监督目标检测方法及系统