一种结合卷积网络和递归网络的视频目标检测方法与流程

技术特征：

技术总结
本发明公开了一种结合卷积网络和递归网络的视频目标检测方法。本方法利用连续多帧视频图像进行视频目标检测，采用深度卷积神经网络和递归神经网络相结合的方式，构建了一种端到端的深度学习模型，对输入的连续视频图像进行目标检测，输出视频目标概率图，能有效克服背景动态景观、摄像机抖动等带来的影响，实现高可靠性和高准确度的视频目标检测。

技术研发人员：邹勤
受保护的技术使用者：武汉大学
技术研发日：2019.02.14
技术公布日：2019.06.18