[发明专利]基于拓扑结构和CNN的几何图形识别方法有效
申请号: | 201910337675.8 | 申请日: | 2019-04-25 |
公开(公告)号: | CN110059760B | 公开(公告)日: | 2021-04-30 |
发明(设计)人: | 付鹏斌;张旻;杨惠荣 | 申请(专利权)人: | 北京工业大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06K9/46;G06K9/52;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人: | 吴荫芳 |
地址: | 100124 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于拓扑结构和CNN的几何图形识别方法,用于识别平面几何图形。首先,对原图形进行预处理,得到不包含字母的、前景为白色的几何图形;然后再进行霍夫直线检测,合并检测结果中属于同一条边的线段,提取几何图形的边;接着,计算边与边的交点,得到图形各顶点及形成顶点的边编号;之后,根据顶点与边的关联关系获取顶点间邻接关系,用以表示图形拓扑结构;在保证几何图形拓扑结构不变的前提下,通过在预设容忍度内移动图形顶点构建同构图形库作为基础训练集,并进行扩充;最后,以加深隐藏层层数、增加各层卷积核个数的方式改进LeNet‑5模型,基于同构图形训练集进行自动特征提取和学习,完成对平面几何图形的识别。 | ||
搜索关键词: | 基于 拓扑 结构 cnn 几何图形 识别 方法 | ||
【主权项】:
1.基于拓扑结构和CNN的几何图形识别方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤一,人工剔除几何图形中的字母,并做反向二值化操作,得到无字母干扰且前景色为白色的二值图;步骤二,提取待识别几何图形中的边,具体为:首先对步骤1中得到的二值图进行霍夫直线检测,检测结果是待识别几何图形中直线线段集合;然后,根据斜率对集合中的线段进行聚类,合并每类线段可得到一条边或几条平行边,每条边对应一个数组元素,用于保存边的端点坐标;步骤三,提取待识别几何图形中的顶点,具体为:求边所在直线方程式,计算每两条直线的交点,从计算得到的交点中剔除位于边的延长线上的交点,合并属于同一顶点的多个交点,得到待识别几何图形中的所有顶点,每个顶点对应一个数组元素,用于保存顶点坐标及顶点关联边编号;其中所述的关联边指对于一个顶点vi,与其具有关联关系的边称作顶点vi的关联边,所述的关联关系指对于几何图形中的顶点vi,边ei会经过vi,则顶点vi与边ei是关联关系;步骤四,提取待识别几何图形的拓扑结构,拓扑结构指待识别几何图形所有顶点之间的关系,其中,顶点之间的关系包括两种,一种是两个顶点之间存在邻接关系,另一种是两个顶点之间不存在邻接关系;所述的邻接关系是指若对于顶点vi,顶点vj与vi之间存在一条边AB,且顶点vj与顶点vi直接连接而不存在其他顶点,则两顶点vj与vi间存在邻接关系;否则认为属于非邻接关系;步骤五,构建训练集:首先,在保证待识别几何图形拓扑结构不变的前提下,根据预设容忍度,构建同构图形库;然后,对同构图形加入仿射变换、投影变换、旋转和高斯噪声进行扩充,得到训练集;步骤六,加深LeNet‑5模型的深隐藏层层数、增加各层卷积核个数,构建卷积神经网络结构,并基于同构图形训练集进行自动特征提取和学习,完成对平面几何图形的识别。
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