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基于全卷积递归神经网络的水表圆盘区域检测方法

摘要

本发明公开了基于全卷积递归神经网络的水表圆盘区域检测方法,包括步骤:获取水表图像,标注水表图像上的水表圆盘区域外界矩形框,获取水表圆盘区域外界矩形框的标注信息;构建全卷积递归神经网络,提取水表图像的多通道特征图;使用滑动窗口扫描多通道特征图,筛选出表盘区域候选窗;提取表盘区域候选窗位置的相应位置特征,获取最终目标检测结果;利用表盘区域候选窗损失及最终目标损失,更新全卷积递归神经网的参数。本发明利用深度学习中的全卷积递归神经网络,自动提取水表圆盘特征,解决了复杂背景下水表圆盘区域检测的问题,将识别出圆盘的位置进一步作为水表读数识别的输入,大大提高了水表读数识别的识别率。

著录项

  • 公开/公告号CN106682664A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-05-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华南理工大学;

    申请/专利号CN201611114543.1

  • 发明设计人 罗智勇;金连文;周伟英;

    申请日2016-12-07

  • 分类号G06K9/20(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构广东广信君达律师事务所;

  • 代理人杨晓松

  • 地址 510640 广东省广州市天河区五山路381号华南理工大学

  • 入库时间 2023-06-19 02:13:35

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-07-17

    发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06K9/20 申请公布日:20170517 申请日:20161207

    发明专利申请公布后的视为撤回

  • 2017-06-09

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/20 申请日:20161207

    实质审查的生效

  • 2017-05-17

    公开

    公开

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