[发明专利]一种基于深度学习的椭圆识别方法

摘要

本发明提出一种基于深度学习的椭圆识别方法，属于模式识别技术领域。该方法在深度学习训练阶段，首先采集包含椭圆的图像并标注边缘后构建训练数据集；然后建立深度神经网络，利用训练数据集对深度经网络进行迭代训练，得到训练完毕的网络；在边缘跟踪识别椭圆阶段，将需要识别的图像输入训练完毕的网络，网络输出预测的边缘图像；然后采用边缘跟踪算法识别边缘图像中的椭圆，完成识别。本发明利用深度学习算法预测图像边缘，通过边缘跟踪算法识别椭圆，实现了基于深度学习的椭圆识别。

主权项

1.一种基于深度学习的椭圆识别方法，其特征在于，该方法分为深度学习训练和边缘跟踪识别椭圆两个阶段，包括以下步骤：/n1)深度学习训练阶段；具体步骤如下：/n1-1)采集M张包含椭圆的图像作为训练输入图像，对每张训练输入图像包含的所有边缘信息进行人工标注，标注完毕后得到对应的边缘图像作为训练目标图像；每张训练输入图像和对应训练目标图像组成一个训练样本，所有训练样本构成训练数据集；/n1-2)构建深度神经网络；该网络具有14层神经元，网络前7层为压缩层，压缩层每层的输入图像尺寸按照折半的方式依次减小，后面7层为生成层，生成层的每层输入图像尺寸按照翻倍的方式依次扩大，第7层生成层的输出图像尺寸和输入的图像尺寸一致；网络一共输出8幅图像，假设输入图像尺寸为W×W，则8幅输出图像O