[发明专利]一种基于深度神经网络的布匹疵点检测方法和系统有效
| 申请号： | 202010179203.7 | 申请日： | 2020-03-14 |
| 公开（公告）号： | CN111462051B | 公开（公告）日： | 2022-09-27 |
| 发明（设计）人： | 孙志刚;刘文龙;张凯;肖力;王卓 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 李智 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的布匹疵点检测方法和系统，属于模式识别技术领域。包括：使用疵点布匹图像训练集训练深度神经网络模型，标签为疵点类型和真实框位置信息，深度神经网络模型由主干网络和检测网络构成，主干网络用于从疵点布匹图像中提取三个尺度不同特征图；检测网络包括：三个结构相同的检测子网络和检测结果融合模块，每个检测子网络用于从特征图中检测出疵点类型和预测框位置信息，由三个密集连接块组成，密集块之间的特征通道连接加强特征传递，检测结果融合模块用于对预测结果非极大值抑制，得到最终预测框和疵点类型，将待测布匹输入训练好的深度神经网络模型，得到检测结果，从而更快更准确检测布匹中疵点的类型和位置。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 布匹 疵点 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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