[发明专利]一种口罩缺陷的识别方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201910080138.X | 申请日： | 2019-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN109902584B | 公开（公告）日： | 2022-02-22 |
| 发明（设计）人： | 张勇;汤奇;赵东宁;曾庆好 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳青年人专利商标代理有限公司 44350 | 代理人： | 吴桂华 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用机器视觉图像检测与深度学习技术领域，提供了一种口罩缺陷的识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：通过多特征融合卷积神经网络模型中的第一子模型对待进行口罩缺陷识别的口罩图像进行空间变换处理，得到第一口罩图像，通过多特征融合卷积神经网络模型中的第二子模型对该口罩图像进行降维处理，得到第二口罩图像，将第一子图像和第二子图像进行图像融合，得到第三口罩图像，采用Softmax函数对该第三口罩图像的图像特征进行分类预测，得到与口罩缺陷类型对应的各分类概率，根据该分类概率对口罩图像的口罩缺陷进行识别，从而通过多特征融合卷积神经网络模型提高口罩缺陷特征的区分度，以及提高了对不同口罩缺陷类型识别的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 口罩 缺陷 识别 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种口罩缺陷的识别方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：当接收到口罩缺陷的识别请求时，获取待识别的口罩图像，并将所述口罩图像输入到预先训练好的多特征融合卷积神经网络模型中，所述多特征融合卷积神经网络模型包括第一子模型、第二子模型；通过所述第一子模型对所述口罩图像进行空间变换处理，得到对应的第一口罩图像；通过所述第二子模型对所述口罩图像进行降维处理，得到对应的第二口罩图像；将所述第一子图像和所述第二子图像进行图像融合，得到对应的第三口罩图像；采用Softmax函数对所述第三口罩图像的图像特征进行分类预测，得到与预设口罩缺陷类型对应的各分类概率，根据所述分类概率对所述口罩图像的口罩缺陷进行识别。
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