[发明专利]一种基于多尺度深度语义分割网络的天线下倾角测量方法在审
| 申请号： | 201811338415.4 | 申请日： | 2018-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN109685762A | 公开（公告）日： | 2019-04-26 |
| 发明（设计）人： | 翟懿奎;周集华;伍月婷;郑煜;徐颖;甘俊英;曾军英;邓文博;柯琪锐 | 申请（专利权）人： | 五邑大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 梁嘉琦 |
| 地址： | 529000 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度深度语义分割网络的天线下倾角测量方法，采用无人机对基站天线数据进行采集，使用标注工具对获取到的天线图像进行标注，制作数据集；调用数据集进行训练并对模型进行调试；识别检测目标天线，将输出图像进行语义分割，最后获得最终分割的目标图像，再对目标图像下倾角进行计算，适用性高，成本低，安全。 | ||
| 搜索关键词： | 语义分割 天线下倾角 目标图像 多尺度 标注 测量 调用数据 基站天线 目标天线 输出图像 数据集 下倾角 天线 调试 网络 采集 图像 分割 检测 制作 安全 | ||
【主权项】：
1.一种基于多尺度深度语义分割网络的天线下倾角测量方法，其特征在于，包括以下步骤：图像数据采集：采用无人机对基站天线数据进行采集，将并采集到的天线图像作为数据集；目标边界框预测：对数据集中的目标天线进行定位，采用逻辑回归预测边界框；进行目标识别和语义分割：对数据集中的目标天线进行目标特征提取，对目标特征进行学习并进行激活函数处理，输出目标图像进行语义图像分割，分类目标图像与背景的像素点；计算天线下倾角：通过目标图像的边框得出天线框的宽度和高度，计算出天线下倾角。
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