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基于深度学习和图像处理算法的目标检测方法[发明专利]

专利名称：基于深度学习和图像处理算法的目标检测方法专利类型：发明专利

发明人：林伟阳，黄乐平，邱剑彬，佟明斯，李湛，高会军

申请号：CN201811332427.6

申请日：20181109

公开号：CN109447979A

公开日：

20190308

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：基于深度学习和图像处理算法的目标检测方法，本发明涉及图像目标检测方法。本发明的目的是为了解决现有机械臂应用于小目标的精密作业时，单纯用深度学习进行检测与定位，小目标位置的确定误差大，精度低的问题。过程为：步骤一、建立数据集，根据数据集对SSD网络进行训练，得到最终训练好的SSD网络，使用最终训练好的SSD网络模型对待检测的图像中的插针进行检测，在图像上用预选框把插针所在范围框出；步骤二、使用大津算法将预选框中的图像内容进行二值化，即分为插针及非插针两部分；步骤三、通过漫水填充算法，将二值化后的插针部分从图像中分离出来，并计算出插针的位置中点。本发明属于目标检测领域。

申请人：哈尔滨工业大学

地址：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

国籍：CN

代理机构：哈尔滨市松花江专利商标事务所

代理人：刘冰

本文发布于:2024-09-22 12:31:41，感谢您对本站的认可！

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