[發(fā)明專利]一種基于yoloV3的calhe直方圖增強(qiáng)型目標(biāo)識(shí)別算法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010821792.4
• 申請(qǐng)日: 2020-08-15
• 公開（公告）號(hào): CN111950475A
• 公開（公告）日: 2020-11-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 蔡向東;屈新輝
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 哈爾濱理工大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 鄭州豫鼎知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 41178
• 代理人: 魏新培

1.一種基于yoloV3的calhe直方圖增強(qiáng)型目標(biāo)識(shí)別算法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一，輸入一張從某一攝像頭采集的包裹圖像，通過灰度變換將包裹檢測(cè)圖像變換為灰度圖像，然后提取灰度圖像的長(zhǎng)和寬；

步驟二，將上述步驟一種的灰度圖像利用傅里葉變換到頻率空間；

步驟三，通過函數(shù)cumsum來計(jì)算cdf，并將頻率映射到0-255的無符號(hào)整數(shù)；

步驟四，采用calhe直方圖均衡；

步驟五，對(duì)步驟四中的處理后的直方圖圖像進(jìn)行傅里葉反變換，轉(zhuǎn)換到空間域；

步驟六，選擇多個(gè)步驟五得到的圖像和同一幅的原始圖像進(jìn)行yolo V3目標(biāo)識(shí)別算法檢測(cè)，然后進(jìn)行比較。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于yoloV3的calhe直方圖增強(qiáng)型目標(biāo)識(shí)別算法，其特征在于，所述步驟二中的傅里葉變換算法為：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于yoloV3的calhe直方圖增強(qiáng)型目標(biāo)識(shí)別算法，其特征在于，所述步驟三中的頻率取值范圍是0.0-1.0。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于yoloV3的calhe直方圖增強(qiáng)型目標(biāo)識(shí)別算法，其特征在于，所述步驟四中的calhe直方圖均衡化算法：

對(duì)于統(tǒng)計(jì)得到的直方圖進(jìn)行裁剪，使其幅值低于某個(gè)上限，裁剪掉的部分不能扔掉，將這部分裁剪值均勻地分布在整個(gè)灰度區(qū)間上，以保證直方圖總面積不變，設(shè)裁剪值為CL，求直方圖中高于該值的部分和TE，假設(shè)將TE均分給所有灰度級(jí),求出這樣導(dǎo)致的直方圖整體上升的高度L＝TE/N，以u(píng)pper＝CL-L為界限對(duì)直方圖進(jìn)行如下處理：若幅值高于CL，直接置為CL；若幅值處于Upper和CL之間，將其填補(bǔ)至CL；若幅值低于Upper，直接填補(bǔ)L個(gè)像素點(diǎn)；經(jīng)過上述操作，用來填補(bǔ)的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)通常會(huì)略小于TE，也就是還有一些剩余的像素點(diǎn)沒分出去，可以再把這些點(diǎn)均勻地分給那些目前幅值仍然小于CL的灰度值。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于yoloV3的calhe直方圖增強(qiáng)型目標(biāo)識(shí)別算法，其特征在于，所述步驟五中傅里葉反變換算法：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于yoloV3的calhe直方圖增強(qiáng)型目標(biāo)識(shí)別算法，其特征在于，所述步驟六中的目標(biāo)識(shí)別算法yolo v3目標(biāo)識(shí)別算法為：

首先是模型的搭建；

其次是多尺度檢測(cè)，通過上采樣加張量拼接。

最后將圖片切成S*S的網(wǎng)格。