[发明专利]一种基于卷积神经网络的人形靶分割方法在审
| 申请号： | 202110797637.8 | 申请日： | 2021-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN113642608A | 公开（公告）日： | 2021-11-12 |
| 发明（设计）人： | 徐晓刚;余新洲;陈雨杭;徐冠雷 | 申请（专利权）人： | 浙江工商大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/34;G06N3/04;G06T7/194 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 郑海峰 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的人形靶分割方法，属于计算机视觉识别领域，用以解决目前人形靶分割精度不高，人形靶识别分割速度慢及对复杂场景的适应能力较低的问题。方法包括：确定人形靶目标图像数据集，通过深度卷积网络提取图像特征，并利用得到的特征图构建FPN网络；将FPN网络特征同时输入一个分类网络及一个分割网络，两个网络并行执行；将两个网络的输出结果融合之后得到分割后的人形靶特征图，最后通过确定人形靶的位置信息，将人形靶区域从图像中截取出来，剔除背景的干扰，提高后续的弹孔检测速度与精度。该方法实现了快速高效且适应力强的人形靶分割，提高了人形靶分割精度及速度，为后续的打靶检测处理提供正确的靶面数据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 人形 分割 方法 | ||
【主权项】：
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