[發明專利]一種三角架識別方法、裝置、移動終端及存儲介質在審
| 申請號： | 201911066701.4 | 申請日： | 2019-11-04 |
| 公開（公告）號： | CN110838109A | 公開（公告）日： | 2020-02-25 |
| 發明（設計）人： | 周康明;申周 | 申請（專利權）人： | 上海眼控科技股份有限公司 |
| 主分類號： | G06T7/00 | 分類號： | G06T7/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海伯瑞杰知識產權代理有限公司 31227 | 代理人： | 孟旭彤 |
| 地址： | 200030 上海市徐匯*** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 三角架 識別 方法 裝置 移動 終端 存儲 介質 | ||
1.一種三角架識別方法，其特征是，包括有以下步驟：
獲取待識別三角架的查驗圖像；
基于深度學習的目標檢測模型對獲取的查驗圖像進行檢測，根據檢測結果確定查驗圖像中三角架存在的目標區域；
基于深度學習的分類模型對所述目標區域進行篩選，根據篩選結果確定所述三角架是否合格。
2.根據權利要求1所述的三角架識別方法，其特征是，所述基于深度學習的目標檢測模型的獲取步驟包括有：
獲取不同角度、光照、種類、圖像質量的帶有三角架的圖像；
采用矩形框標記圖像中三角架所在位置的區域圖像；
使用所述區域圖像訓練目標檢測深度學習網絡模型，獲得目標檢測模型。
3.根據權利要求1所述的三角架識別方法，其特征是，所述基于深度學習的分類模型的獲取步驟包括有：
獲取不同角度、光照、種類、圖像質量的帶有三角架的圖像；
根據圖像中的三角架是否合格標記對應圖像；
使用所述圖像訓練深度學習分類網絡模型，獲得分類模型。
4.根據權利要求1所述的三角架識別方法，其特征是，所述根據檢測結果確定查驗圖像中三角架存在的目標區域，具體包括：
對所述檢測結果表征的區域進行數據增強處理，得到處理結果；
根據所述處理結果，確定查驗圖像中三角架存在的目標區域。
5.根據權利要求4所述的三角架識別方法，其特征是，所述對所述目標區域進行數據增強處理，至少包括以下任意之一或其任意組合：對查驗圖像進行旋轉、平移、隨機截取、不同尺度的隨機擴展、增加噪聲。
6.一種三角架識別裝置，其特征是，所述識別裝置包括有存儲器，以及
耦合到所述存儲器的處理器，該處理器被配置為執行存儲在所述存儲器中的指令，所述處理器執行以下步驟：
獲取待識別三角架的查驗圖像；
基于深度學習的目標檢測模型對獲取的查驗圖像進行檢測，根據檢測結果確定查驗圖像中三角架存在的目標區域；
基于深度學習的分類模型對所述目標區域進行篩選，根據篩選結果確定所述三角架是否合格。
7.一種三角架識別移動終端，其特征是，所述移動終端包括存儲器；以及
耦合到所述存儲器的處理器，該處理器被配置為執行存儲在所述存儲器中的指令，所述處理器執行以下操作：
獲取待識別三角架的查驗圖像；
基于深度學習的目標檢測模型對獲取的查驗圖像進行檢測，根據檢測結果確定查驗圖像中三角架存在的目標區域；
基于深度學習的分類模型對所述目標區域進行篩選，根據篩選結果確定所述三角架是否合格。
8.一種存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征是：該程序被處理起執行時，實現權利要求1-5中任一所述的方法。
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