[发明专利]基于旋转区域候选网络的焊缝自主识别方法

权利要求书

1.一种基于旋转区域候选网络的焊缝自主识别方法，包括离线训练阶段和在线检测阶段，所述的离线训练阶段包括以下步骤：

S1：人工控制载具，利用机载相机从不同位置拍摄焊缝视频，并间隔固定帧数截取视频画面；

S2：使用带有倾角的矩形框标注图像中的焊缝，记录矩形框的中心坐标、长宽和与水平方向的夹角共5个参数，并将数据集随机划分为训练集与测试集；

S3：将图像与对应的焊缝信息输入网络，通过特征提取层计算得原始图像对应的特征图；

S4：在特征图上使用滑窗创建一系列的锚点框，在同一位置有尺寸、长宽比和倾角不同的多个锚点框，作为候选区域；

S5：计算各个候选区域和人工标注的真实焊缝矩形框之间的差异，保留重叠比例较大的部分；

S6：将保留下的候选区域与特征图共同输入兴趣区域池化网络，计算保留下来的各个候选区域的分数，并通过边界回归网络优化候选区域的中心坐标、长宽比与倾角；

S7：获得训练后的神经网络，并保存网络参数；

所述的在线检测阶段包括以下步骤：

S8：输入相机图像信号，依据计算机运算性能和载具行进速度间隔固定帧数截取画面；

S9：加载预先训练好的网络参数，向神经网络逐张输入图像；

S10：通过特征提取层计算得原始图像对应的特征图；

S11：基于预先训练的参数，在特征图上创建一系列的锚点框，作为候选区域；

S12：通过非极大值抑制，保留重叠面积最多的那部分候选区域；

S13：将保留下来的候选区域与特征图共同输入兴趣区域池化网络，计算保留下来的各个候选区域的分数，并通过边界回归网络优化候选区域的中心坐标、长宽比与倾角；

S14：输出分数最高的候选区域的外形轮廓及位置信息，提供给载具的运动控制设备，并将该候选区域标注在视频画面中，作为焊缝区域的检测结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于旋转区域候选网络的焊缝自主识别方法，其特征在于：所述的步骤S4包括以下子步骤：

S4-1：将经过步骤S3后得到的特征图作为输入，通过一个小型滑窗将每一点的特征映射到一个低维特征；这个特征被输入到两个同胞全连接层，分别是边界框回归层和边界框分类层；

S4-2：在每个滑窗的位置生成多个候选区域，每个位置可能生成的最多候选区域数目设为k；对于尺寸为W×H的特征图来说，经过这一步骤会得到WHk个锚点框；因此，边界框回归层具有5k个输出，分别对应边界框的中心点的横纵坐标、边界框的长与宽和边界框的旋转角度；边界框分类层具有2k个输出，分别估计每个候选区域属于目标和不属于目标的概率。