[发明专利]基于关键点位移向量表征的细长目标检测系统和方法在审
| 申请号： | 202210129541.9 | 申请日： | 2022-02-11 |
| 公开（公告）号： | CN114463652A | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 乐心怡;孔泽隆;陈彩莲;关新平 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06V20/20 | 分类号： | G06V20/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于关键点位移向量表征的细长目标检测系统和方法，包括：获取待测目标的图像原始数据，进行多阶段标注和数据增强，得到训练数据；通过特征提取器提取出输入工业图像的特征，将在图像数据集ImageNet上预训练好的模型参数作为训练开始时网络的参数，得到待训练检测模型；使用得到的训练数据，输入得到的待训练检测模型，进行模型前向计算，最终得到已训练检测模型；将得到的已训练检测模型用于实际工业细长目标检测场景中，进行工业细长目标的检测。本发明通过使用双平行分支的卷积神经网络结构直接预测工业细长目标的关键点和位移向量，解决了工业视觉检测超参调整困难，模型鲁棒性差，无法解决复杂工业场景的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 关键 位移 向量 表征 细长 目标 检测 系统 方法 | ||
【主权项】：
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