技术总结
本发明属于图像处理与目标检测领域，公开了一种基于深度卷积神经网络的目标分类及姿态检测方法。所述方法核心内容包括：1.样本集的制作方法；2.候选窗口生成方法；3.特征提取方法；4.网络训练方法；5.目标标注方法。待检测图像经过卷积神经网络得到深度卷积特征后，将具备姿态角的候选窗口映射到该特征层上，得到方向性的区域特征向量，通过该特征向量进行分类和预测得到最终的检测结果。该方法能够从样本中提取更加纯净的目标特征，可提高分类的正确率，并且能够实现目标姿态角检测功能。
技术研发人员：刘明;杜浩源;董立泉;赵跃进;刘小华;惠梅;孔令琴
受保护的技术使用者：北京理工大学
文档号码：201710010558
技术研发日：2017.01.06
技术公布日：2017.05.17