一种基于深度学习的电子界址点识别与定标方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的电子界址点识别与定标方法，包括以下步骤：采集不同环境下的电子界址点图像并制作训练集；构建CAP‑YOLOV4目标检测模型，利用训练集训练构建的模型；利用训练好的CAP‑YOLOV4目标检测模型处理双目相机实时采集到的电子界址点图像，分别确定电子界址点表面中心在左右图像中的像素坐标；根据已知双目相机在世界坐标系下的GNSS坐标、电子界址点在图像中像素坐标，确定电子界址点表面中心在世界坐标系下的坐标。本发明在YOLOV4目标检测模型的基础上，提出了CAP‑YOLOV4目标检测模型以提高对多尺度物体的检测精度。提出了电子界址点的识别和定标方法，可以实现遮蔽环境下电子界址点位置坐标的精确定标。