的基本思想是通过有监督或无基于深度学习的以图搜图架构及在公安图侦中的应用论文原稿样本数据的基础上进行的，采用反向传播技术进行权值的迭代优化。在视频图像检测与识别领域，卷积神经网络是主流的实现手段，通过设计出多层的人工神经网侦查应用基于深度学习的以图搜图深度学习原理深度学习的基本思想是通过有监督或无监督的方式学习层次化的特征表达，对目标进行从底层到高层的描述，各层构设计基于深度学习的以图搜图架构主要包括视频检索库构建和目标检索两个组成部分。视频检索库构建采用深度学习方法将监控视频进行预处理，提取其中的目特征匹配目标检索时，需要将待检图片的深度特征与视频检索库中的深度特征进行匹配，从而根据相似度高低展示检索结果。由于深度特征具有表达能力强维度低所使用的数据集来源于实际监控视频数据，涵盖了白天夜间晴阴雨雾等不同场景的多样化数据，从而提高模型的泛化能力和准确度。根据公安图侦的实战需求，主原稿。摘要随着智能视频分析技术的不断发展，图像检索技术在公安图像侦查领域发挥着越来越重要的作用，传统基于内容的图像检索主要提取目标的低级特征间晴阴雨雾等不同场景的多样化数据，从而提高模型的泛化能力和准确度。根据公安图侦的实战需求，主要训练了个类别的目标行人小汽车电动车中巴车大巴车卡点，因此特征匹配的相似性采用欧几里得距离进行度量，公式如下当两个目标的特征向量相同时特征向量之间相差越大，相似度越小。目标分类与特征提基于深度学习的以图搜图架构及在公安图侦中的应用论文原稿要训练了个类别的目标行人小汽车电动车中巴车大巴车卡车。使用训练后的模型对视频关键帧中的目标进行检测分类，并提取相应的深度特征构建视频检索库。影响，应用于图像检索具有定的优势。目标分类与特征提取基于深度学习技术，对视频关键帧进行目标分类与特征提取，首先需要对深度模型进行训练。训练模型检目标的特征，并和视频检索库中的特征进行相似度比对，按相似度高低展现检索结果。基于深度学习的以图搜图架构及在公安图侦中的应用论文原稿。特征，易受环境干扰，导致复杂监控场景的检索准确率低下，实战效果不理想。基于深度学习的以图搜图关注高层特征的抽象，能有效克服遮挡光照角度变化等因素的车。使用训练后的模型对视频关键帧中的目标进行检测分类，并提取相应的深度特征构建视频检索库。基于深度学习的以图搜图架构及在公安图侦中的应用论文取基于深度学习技术，对视频关键帧进行目标分类与特征提取，首先需要对深度模型进行训练。训练模型所使用的数据集来源于实际监控视频数据，涵盖了白天夜匹配目标检索时，需要将待检图片的深度特征与视频检索库中的深度特征进行匹配，从而根据相似度高低展示检索结果。由于深度特征具有表达能力强维度低等特基于深度学习的以图搜图架构及在公安图侦中的应用论文原稿括视频检索库构建和目标检索两个组成部分。视频检索库构建采用深度学习方法将监控视频进行预处理，提取其中的目标类型和深度特征目标检索模块通过提取待识别领域，卷积神经网络是主流的实现手段，通过设计出多层的人工神经网络进行目标的特征提取和识别检测，目前，基于深度学习技术在行入结构化车辆结构化监督的方式学习层次化的特征表达，对目标进行从底层到高层的描述，各层的特征不是利用人工工程来设计的，而是使用种通用的学习过程从数据中学到的，含有络进行目标的特征提取和识别检测，目前，基于深度学习技术在行入结构化车辆结构化人脸识别等方面取得了突破性的进步。架构中的核心模块主要包括目标关键的特征不是利用人工工程来设计的，而是使用种通用的学习过程从数据中学到的，含有隐层的多层感知器就是种深度学习结构。深度学习模型的训练过程是在大量标类型和深度特征目标检索模块通过提取待检目标的特征，并和视频检索库中的特征进行相似度比对，按相似度高低展现检索结果。关键词深度学习以图搜图图像低等特点，因此特征匹配的相似性采用欧几里得距离进行度量，公式如下当两个目标的特征向量相同时特征向量之间相差越大，相似度越小。以图搜图架