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基于局部几何特征序列建模的二维轮廓形状识别分类方法

摘要

本发明公开了基于局部几何特征序列建模的二维轮廓形状识别分类方法,涉及物体识别分类技术领域,解决了现有的人为调整设置形状特征过于复杂、物体二维轮廓形状识别分类的成功率较低的问题,其技术方案要点是:提取目标物物体形状的局部几何特征;通过LSTM将提取到的特征信息转换为时间序列信息;基于循环神经网络对局部几何特征序列进行建模;基于全连接神经网络进行特征选择与平衡,得到目标物的分类结果,具有即克服了人为调整设置形状特征过于复杂的缺点,又显著提升了物体二维轮廓形状识别分类的成功率,而且能够区分不同物体的二维轮廓形状,并捕获精细形状差异,包括细微的局部差异。

著录项

  • 公开/公告号CN110378412A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-10-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 湖南视比特机器人有限公司;

    申请/专利号CN201910644175.9

  • 发明设计人 彭飞;施鹏;陈飞;

    申请日2019-07-17

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构50230 重庆市信立达专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人陈炳萍

  • 地址 410000 湖南省长沙市高新开发区岳麓西大道588号芯城科技园2栋1505室

  • 入库时间 2024-02-19 15:02:55

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-11-19

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20190717

    实质审查的生效

  • 2019-10-25

    公开

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