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针对给定刚体目标进行部件自动定位识别的深度学习方法

摘要

本发明公开了一种针对给定刚体目标进行部件自动定位识别的深度学习方法,包括对给定刚体目标进行部件分割标注与部件特征点的位置标注;搭建特征提取网络,并在标准图像集上进行预训练进行预训练;搭建用于对给定刚体目标进行部件识别的网络,并为保证网络训练的收敛性,分别定义损失函数与优化方法;根据不同要求对关键点位置估计与语义分割网络分别进行训练;实现对给定刚体的部件自动定位识别的可视化操作等步骤。其识别效果显著,不仅实现对给定刚体目标类的部件定位与识别,还有效保证了遮挡情况中的定位与识别的准确率,而且其获得的部件之间的图关系与关键点定位信息也有助于对该类刚体目标进行空间姿态解算等问题的研究。

著录项

  • 公开/公告号CN111985549A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-11-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院光电技术研究所;

    申请/专利号CN202010805034.3

  • 申请日2020-08-12

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06T7/10(20170101);G06T7/73(20170101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 610209 四川省成都市双流350信箱

  • 入库时间 2023-06-19 08:04:59

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-03-31

    授权

    发明专利权授予

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