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一种基于unet的伪孪生网络的瞳孔边缘识别方法及系统

摘要

本发明提出了一种基于unet的伪孪生网络的瞳孔边缘识别方法及系统。该方法包括以下步骤:将眼睛图像数据输入到跨模型特征融合网络中;所述跨模型特征融合网络包括两个子网络,每个子网络包括有编码器和解码器,两个子网络中一每个子网络的编码器的输出结果与另一个子网络的解码器的输出结果进行融合,编码器对图像提取不同尺度的特征信息,解码器将特征信息跨网络融合输出;将跨模型特征融合网络输出的特征图进行处理,进行边缘检测,将结果和原始图像融合。该方法将特征进行跨网络融合,聚合了来自不同编码阶段的特征,使得网络能够保持原始图像的细节信息,增强了网络的表达能力,提高了瞳孔边缘识别的精度。

著录项

  • 公开/公告号CN114093016A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 重庆大学;

    申请/专利号CN202111451895.7

  • 发明设计人 石锐;刘泽宇;王翊;

    申请日2021-12-01

  • 分类号G06V40/18(20220101);G06V10/44(20220101);G06V10/80(20220101);G06V10/82(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06K9/62(20220101);

  • 代理机构50241 重庆双马智翔专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人顾晓玲

  • 地址 400030 重庆市沙坪坝区沙正街174号

  • 入库时间 2023-06-19 14:15:58

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-15

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06V40/18 专利申请号:2021114518957 申请日:20211201

    实质审查的生效

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