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摘要
本发明属于物体检测领域,公开一种旗帜检测方法,提出一种混合解决方案,包括：利用多种有效的数据增强方法对原旗帜数据集进行增强；在第一检测分支中采用结合Optical Flow和GMM方法进行目标检测；在第二检测分支中,将扩充后的数据集的视频帧输入作为Darknet-53骨干网络的输入,以提取多缩放视频帧的特征图层,再采用样本选择算法进行正负样本的选择,然后训练yolov3深度神经网络模型和目标检测；合并两个检测分支的检测结果以检测摄像头的视频流中是否存在旗帜。本发明具有准确率高、低漏检率、低误检率和实时性的优点。
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