本发明提出一种基于深度学习的多尺度时空运动目标检测方法,其步骤包括：1获取具有像素级标签的视频数据集；2建立多尺度时空网络模型；3离线训练建立的多尺度时空网络模型；4利用建立好的模型实现预测,以达到目标检测的目的。本发明克服了现有监督算法缺少空间和时间特征多尺度信息的缺陷,可精准检测不同尺寸、不同运动速率的运动目标。
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