[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于屏幕監(jiān)控的軟件識(shí)別方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011523090.4
• 申請(qǐng)日: 2020-12-21
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112598056A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-04-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 胡浩;姜楠;劉子豪
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 北京工業(yè)大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/62
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京思海天達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11203
• 代理人: 沈波

1.一種基于屏幕監(jiān)控的軟件識(shí)別方法，其特征在于：步驟S1：利用Leaders聚類(lèi)的算法對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，接著進(jìn)行抽樣操作，抽取若干個(gè)樣本子集，對(duì)樣本子集進(jìn)行核K-means聚類(lèi)操作，最后通過(guò)計(jì)算各個(gè)樣本子集間的均值距離整合聚類(lèi)結(jié)果確定anchor的初始位置在送入YOLOv3模型中進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)；

步驟S2：引入用來(lái)搭建具有稀疏性網(wǎng)絡(luò)的inception結(jié)構(gòu)，使得具有參數(shù)完整連接的網(wǎng)絡(luò)層變成具有稀疏性的網(wǎng)絡(luò)層，在減少訓(xùn)練參數(shù)數(shù)量的同時(shí)加寬網(wǎng)絡(luò)的寬度；

步驟S3：通過(guò)對(duì)YOLOv3模型的多尺度融合操作進(jìn)行改進(jìn)，考慮特征提取網(wǎng)絡(luò)更加淺層的目標(biāo)信息，提高網(wǎng)絡(luò)對(duì)小目標(biāo)的敏感程度。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于屏幕監(jiān)控的應(yīng)用程序識(shí)別方法，其特征在于：所述步驟S1包括：首先采用Leaders聚類(lèi)方法對(duì)待聚類(lèi)特征點(diǎn)進(jìn)行初始聚類(lèi)，得到初始的聚類(lèi)中心；接著根據(jù)初始聚類(lèi)中心多次抽樣得到樣本子集，對(duì)每個(gè)子樣本集進(jìn)行核K-means聚類(lèi)；最后對(duì)各子樣本集聚類(lèi)結(jié)果進(jìn)行整合，從而在合理控制抽樣數(shù)據(jù)規(guī)模的同時(shí)增強(qiáng)初始聚類(lèi)設(shè)置對(duì)原始類(lèi)別的覆蓋，使其近似核函數(shù)的計(jì)算更加合理。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于屏幕監(jiān)控的應(yīng)用程序識(shí)別方法，其特征在于：所述步驟S2包括：利用inception結(jié)構(gòu)加寬了網(wǎng)絡(luò)的寬度，增加5×5大小的感受野，更改YOLOv3模型多尺度操作時(shí)的輸入，使最終輸出的結(jié)果更加精確，提高網(wǎng)絡(luò)性能。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于屏幕監(jiān)控的應(yīng)用程序識(shí)別方法，其特征在于：所述步驟S3包括：在原本的YOLOv3模型的三尺度融合的基礎(chǔ)上，再增加一個(gè)尺度，將網(wǎng)絡(luò)提取到的更加淺層的信息加以利用，可以對(duì)多尺度目標(biāo)或小目標(biāo)的檢測(cè)精確度有所加強(qiáng)。