识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质.pdf
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识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质.pdf
本公开实施例公开了一种识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该方法包括:对当前视频帧进行目标检测,确定存在的目标对象的检测框区域;根据所述目标对象的检测框区域,确定当前视频帧的中心区域;根据历史视频帧序列中,历史中心区域对应的历史候选区域的区域类别,确定每个中心区域对应的候选区域的区域类别;每个候选区域至少包含与其对应的中心区域;从历史视频帧序列和当前视频帧中,确定每类候选区域对应的轨迹图像序列;识别每类候选区域对应的轨迹图像序列,得到对应的识别结果。通过本公开,可以提高识别的效率和准确性。
识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质.pdf
本公开实施例公开了识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该方法包括:对当前视频帧进行目标检测,确定存在的至少一个目标对象的边界框区域;根据边界框区域确定当前视频帧的关注区域;获取历史视频帧序列的历史关注区域,并根据关注区域与历史关注区域之间的交并比,确定关注区域的类别;历史视频帧序列是当前视频帧之前的、且已检测过的视频帧序列;从历史视频帧序列和当前视频帧中,确定每类关注区域对应的轨迹序列;识别每类关注区域对应的轨迹序列,得到对应的识别结果。通过本公开,能提高识别准确性和识别效率。
灾害识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质.pdf
本申请公开了一种灾害识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,涉及图像识别技术领域,方法先获取待识别灾害图像,然后对待识别灾害图像进行数据增强处理,得到增强图像;将原始YOLOv5神经网络中的路径聚集网络更改为加权双向特征金字塔网络,得到预设YOLOv5神经网络;将增强图像输入至训练好的预设YOLOv5神经网络,得到灾害识别结果。本申请实施例的灾害识别方法,能够根据待识别图像进行灾害识别,通过对待识别灾害图像进行数据增强处理,能够提高预设YOLOv5神经网络的识别能力,并通过加权双向特征金字塔子网络能
视频识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质.pdf
本申请实施例提供了一种视频识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,涉及视频处理技术领域。该方法包括:获取待识别的视频数据;对视频数据进行拼接特征识别,获取视频数据的拼接识别结果;视频数据的拼接识别结果包括视频数据的文本分类结果、视频数据的文本检索结果以及视频数据的图像特征检索结果中的至少一项;基于视频数据的拼接识别结果,确定视频数据属于目标类型视频的目标概率;其中,目标类型视频为由至少两个不相邻的视频片段拼接而成的视频;基于目标概率确定视频数据的类型。本申请实施例实现了高效、准确地视频类型识别。
对象识别方法及装置、计算机可读存储介质、电子设备.pdf
本公开涉及互联网技术领域,提供了一种对象识别方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备,该对象识别方法包括:获取与目标对象的目标类型相对应的目标浏览记录和目标订单数据,根据所述目标浏览记录和所述目标订单数据构建浏览对象集合和下单对象集合;根据所述浏览对象集合和所述下单对象集合构建未下单对象集合,根据所述未下单对象集合和所述下单对象集合确定多个目标竞对映射关系;将所述多个目标竞对映射关系进行聚合以获得与各所述目标竞对映射关系对应的用户流失量,并根据所述用户流失量确定所述目标对象的目标竞争对象。本公开能够根据用