[發明專利]一種基于深度學習方向矩形定位密集產品的計數方法在審
| 申請號： | 202110267773.6 | 申請日： | 2021-03-11 |
| 公開（公告）號： | CN113066052A | 公開（公告）日： | 2021-07-02 |
| 發明（設計）人： | 潘勇;陳訓教 | 申請（專利權）人： | 深圳精創視覺科技有限公司 |
| 主分類號： | G06T7/00 | 分類號： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 518109 廣東省深圳市龍華區龍華*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 深度 學習 方向 矩形 定位 密集 產品 計數 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于深度學習方向矩形定位密集產品的計數方法，其特征在于：包括
圖像數據預處理階段：獲取產品圖像進行裁切，之后標注產品方向矩形位置和類別信息，進行保存；
模型訓練階段：設置訓練參數，包括迭代周期、訓練集和驗證集比例、數據增強方式；啟動訓練，當訓練過程中損失函數曲線不再下降且驗證集IoU大于0.75即可手動停止訓練，或周期達到設置次數自動停止，獲得模型并保存，其中IoU是模型預測位置與標注位置區域交集和并集的比值；
部署階段：將模型訓練階段中獲得的模型導入設備工控機內運行，對放在設備上的料盤根據模型進行產品的計數統計。
2.根據權利要求1所述的基于深度學習方向矩形定位密集產品的計數方法，其特征在于，圖像數據預處理階段中標注產品方向矩形位置包括標注產品所在圖像位置的矩形框、矩形框中心坐標、矩形框長度和角度。
3.根據權利要求1所述的基于深度學習方向矩形定位密集產品的計數方法，其特征在于，模型訓練階段訓練集和驗證集比例設置成8:2。
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