[发明专利]一种在边界遮挡状况下检测标记码边框的方法

权利要求书

1.一种在边界遮挡状况下检测标记码边框的方法，其特征在于，包括以下步骤:

S1、训练数据集的获取；

S2、边界遮挡视觉标记码的旋转角度估计；

S3、边界遮挡视觉标记码的边框检测；

步骤S1包括：首先，使用分类的方法确定出视觉标记码的旋转角度；然后，确定视觉标记码在图像中的具体位置；最后，对训练数据集的图像中的视觉标记码进行边界遮挡处理；

在步骤S1中，通过训练数据集的标签给出视觉标记码的旋转角度信息；

在步骤S1中，先得到视觉标记码的四个角点的坐标信息，进而得到视觉标记码在图像中的具体位置；

在步骤S1中，训练数据集的生成方式表述如下：修改ArUco码的识别程序，使得该识别程序在识别视觉标记码的基础上，将相机获取的图片按照设定的命名规则保存为一个只含有图片的训练数据集，同时将获取到的图片中视觉标记码的四个角点的坐标信息，以图片名字为索引保存为csv文件，用作训练数据集的标签。

2.根据权利要求1所述的在边界遮挡状况下检测标记码边框的方法，其特征在于：将得到的角点坐标进行预处理，得到旋转角度信息，为训练数据集中的标记码添加随机边界遮挡，完成完整的训练数据集获取工作。

3.根据权利要求1所述的在边界遮挡状况下检测标记码边框的方法，其特征在于：在步骤S2中，采用分类的方法，进行视觉标记码的旋转角度估计。

4.根据权利要求3所述的在边界遮挡状况下检测标记码边框的方法，其特征在于：分类目标设置为91个类别，分别表示将视觉标记码旋转0～90度，训练时，使用VGG16网络进行迁移学习时，保留网络前面的卷积层和池化层，将最后的全连接层去掉，添加全连接网络，来完成完整的训练过程。

5.根据权利要求1所述的在边界遮挡状况下检测标记码边框的方法，其特征在于：在步骤S3中，先用预测出的旋转角度将视觉标记码转正，并对标签的坐标做相应的变换，得到新的训练数据集，之后将新的训练图片和标签作为RetinaNet网络的输入，输出为遮挡标记码的边框，完成整个遮挡标记码的边框检测工作。