[发明专利]一种基于深度学习的单目标物体分割方法及检测设备在审
| 申请号： | 202010606442.6 | 申请日： | 2020-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN111951270A | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 王长恺;刘志昌;张亚昇;王栋年;许瑞龙 | 申请（专利权）人： | 珠海格力电器股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T5/50;G06K9/32;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市时代知识产权代理事务所(普通合伙) 44438 | 代理人： | 陈旭燕 |
| 地址： | 519000*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明属于电机卡簧凹槽高度检测中图像处理技术领域，公开了一种基于深度学习的单目标物体分割方法及检测设备，利用改进的U‑Net神经网络，在同类型不完整目标和完整目标同时存在下，将完整的目标分割出来，并将把完整的目标过滤掉。本发明发明通过对U‑Net神经网络进行改进，在同类型不完整目标和完整目标同时存在时，该网络可以直接将完整的目标分割出来，而把不完整的目标过滤掉。此方法对于只考虑完整目标情况时有很大的帮助，减少了不完整目标的干扰，缩减了完整目标分割步骤；并且改进后的U‑Net网络相对比原始U‑Net网络，提高了网络的分割效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 目标 物体 分割 方法 检测 设备 | ||
【主权项】：
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