[发明专利]一种工业图像智能分割压缩方法

摘要

本发明涉及一种工业图像智能分割压缩方法。包括以下步骤：选取需处理的工业图像样本，人工标注真实兴趣框；输入卷积神经网络模型获取特征图；在特征图上的每一个点上生成不同大小与宽高比例的锚框；根据与真实兴趣框的重合程度提取锚框中的正负样本进行训练，根据正样本对锚框边框进行回归修正；采集现场工业图像生成锚框，使用训练好的锚框分类与边框回归器生成修正后的锚框，去重操作，提取正样本概率较高的锚框作为候选框；根据提出的候选区框，对工业图像进行分割存储。本方法针对工业图像中语义冗余信息较多，种类繁多但同类图像差别不大的特点，利用区域推荐网络，通过对少量样本的学习，减小了工业图像的大小，可以节省大量的存储空间。