[发明专利]一种钢筋智能识别与计数方法及系统有效
| 申请号： | 201910238203.7 | 申请日： | 2019-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN110032954B | 公开（公告）日： | 2021-05-14 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 中建三局第一建设工程有限责任公司;四川轻化工大学;成都数之联科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 熊曦 |
| 地址： | 430000 湖北省武*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种钢筋智能识别与计数方法及系统，包括：采集具有钢筋簇截面图像的图片数据集，并基于采集的图片数据集获得训练样本集；建立深度卷积神经网络模型，基于训练样本集数据对深度卷积神经网络模型进行训练；将待识别图片输入训练后的深度卷积神经网络模型，获得深度卷积神经网络模型的初步输出结果；利用非极大值抑制算法对初步输出结果的得分图进行处理，把每一个区域的得分转化为一个点，并利用离群点删除算法剔除初步输出结果中识别错误的钢筋，获得深度卷积神经网络模型的最终输出结果；基于深度卷积神经网络模型的最终输出结果，获得待识别图片中钢筋的数目和位置，本方法能够高效准确地智能识别钢筋和对钢筋计数。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 钢筋 智能 识别 计数 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种钢筋智能识别与计数方法，其特征在于，所述方法包括：采集具有钢筋簇截面图像的图片数据集，并基于采集的图片数据集获得训练样本集；建立深度卷积神经网络模型，基于训练样本集数据对深度卷积神经网络模型进行训练；将待识别图片输入训练后的深度卷积神经网络模型，获得深度卷积神经网络模型的输出作为初步结果；利用非极大值抑制算法对输出的初步结果的得分图进行处理，把每一个区域的得分转化为一个点，并利用离群点删除算法剔除初步结果中识别错误的钢筋，获得深度卷积神经网络模型的最终输出结果；基于深度卷积神经网络模型的最终输出结果，获得待识别图片中钢筋的数目和位置信息。
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