[發(fā)明專利]一種基于雙向級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的邊緣檢測(cè)方法、裝置及設(shè)備

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011363964.4
• 申請(qǐng)日: 2020-11-27
• 公開（公告）號(hào): CN112581486A
• 公開（公告）日: 2021-03-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫悅;李天馳;王帥
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳點(diǎn)貓科技有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/13
• 分類號(hào): G06T7/13;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 廣東良馬律師事務(wù)所 44395
• 代理人: 張柯

1.一種基于雙向級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的邊緣檢測(cè)方法,其特征在于,所述方法包括：

構(gòu)建雙向級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)；

獲取待識(shí)別的圖像，將待識(shí)別的圖像輸入雙向級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，生成特征圖；

將特征圖進(jìn)行采樣生成邊緣圖像；

將待檢測(cè)目標(biāo)的所有邊緣圖像進(jìn)行融合生成目標(biāo)邊緣信息圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于雙向級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的邊緣檢測(cè)方法，其特征在于，所述構(gòu)建雙向級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，包括：

構(gòu)建初始卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

將初始卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行級(jí)聯(lián)生成雙向級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)；

對(duì)雙向級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，采用雙向損失函數(shù)對(duì)雙向級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行監(jiān)督，生成目標(biāo)雙向級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于雙向級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的邊緣檢測(cè)方法，其特征在于，所述將待識(shí)別的圖像輸入雙向級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，生成特征圖，包括：

將待識(shí)別的圖像輸入雙向級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)；

獲取雙向級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)隱含層；

控制每個(gè)隱含層分別提取不同層次的邊緣對(duì)應(yīng)的特征，生成特征圖。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于雙向級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的邊緣檢測(cè)方法，其特征在于，所述雙向級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的隱含層包括淺層的隱含層和深層的隱含層；

所述控制每個(gè)隱含層分別提取不同尺度的邊緣對(duì)應(yīng)的特征，生成特征圖，包括：

控制淺層的隱含層獲取第一尺度的邊緣對(duì)應(yīng)的特征，生成第一特征圖；

控制深層的隱含層獲取第二尺度的邊緣對(duì)應(yīng)的特征，生成第二特征圖。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于雙向級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的邊緣檢測(cè)方法，其特征在于，所述將特征圖進(jìn)行采樣生成邊緣圖像，包括：

將第一特征圖進(jìn)行采樣生成第一邊緣圖像；

將第二特征圖進(jìn)行采樣生成第二邊緣圖像。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于雙向級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的邊緣檢測(cè)方法，其特征在于，所述將待檢測(cè)目標(biāo)的所有邊緣圖像進(jìn)行融合生成目標(biāo)邊緣信息圖像，包括：

將第一邊緣圖像和第二邊緣圖像進(jìn)行尺度融合，生成目標(biāo)邊緣信息圖像。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于雙向級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的邊緣檢測(cè)方法，其特征在于，所述構(gòu)建初始卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括:

構(gòu)建初始VGG網(wǎng)絡(luò)。

8.一種基于雙向級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的邊緣檢測(cè)裝置，其特征在于，所述裝置包括：

網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建雙向級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)；

特征提取模塊，用于獲取待識(shí)別的圖像，將待識(shí)別的圖像輸入雙向級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，生成特征圖；

采樣模塊，用于將特征圖進(jìn)行采樣生成邊緣圖像；

特征融合模塊，用于將待檢測(cè)目標(biāo)的所有邊緣圖像進(jìn)行融合生成目標(biāo)邊緣信息圖像。

9.一種基于雙向級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的邊緣檢測(cè)設(shè)備，其特征在于，所述設(shè)備包括至少一個(gè)處理器；以及，

與所述至少一個(gè)處理器通信連接的存儲(chǔ)器；其中，

所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有可被所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行的指令，所述指令被所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行，以使所述至少一個(gè)處理器能夠執(zhí)行權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述的基于雙向級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的邊緣檢測(cè)方法。

10.一種非易失性計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述非易失性計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令，該計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令被一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行時(shí)，可使得所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述的基于雙向級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的邊緣檢測(cè)方法。