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- [发明专利]基于深度学习的全息粒子检测方法-CN202011608438.X在审
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赵雨强;王荟儒;蔡卫峰;胡浩
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南京理工大学
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2020-12-30
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2021-04-09
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G06T7/00
- 本发明公开了一种基于深度学习的全息粒子检测方法,包括:采集粒子场全息图;数据增强;标注数据集,并将数据集分成训练数据集、测试数据集和验证数据集;在Keras深度学习框架上,构建Yolo检测模型,设计轻量化的密集连接网络提取粒子特征;将训练数据集输入到所述的深度学习模型进行训练,并用验证数据集验证所训练的网络,最后将训练好网络模型保存;将测试数据集输入到训练好的模型中,输出粒子的种类和空间位置信息。本发明相比于传统检测方法提高了粒子分类准确率,定位准确率和检测效率,降低了粒子误检率;该粒子检测方法相比于传统方法适用范围更广,在降低成本的同时,提高检测效率和实时性。
- 基于深度学习全息粒子检测方法
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