一种复杂场景下香烟品牌识别方法

摘要

本发明公开了一种复杂场景下香烟品牌识别方法，对原始彩色图像进行灰度化处理，结合图像滤波消除噪声干扰，并利用改进的Sobel边缘算子对预处理后的图像边缘粗略定位，通过数学形态学操作等细化处理获得二值图像的块状连通候选区域，送入深度学习神经网络Faster RCNN模型进行精确定位和识别。本发明通过边缘检测截取候选区域降低背景对检测性能的干扰，同时改进的Sobel算子结合货架香烟图片特点着重检测垂直方向边缘；本发明中Faster RCNN检测模型针对香烟尺寸与形状特征对区域建议网络中锚框尺度和比例进行修改，降低小目标的漏检概率，提高检测和识别准确率。