[发明专利]一种基于深度学习的钢筋计数方法及装置有效
| 申请号： | 201910880759.6 | 申请日： | 2019-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN110706210B | 公开（公告）日： | 2023-03-17 |
| 发明（设计）人： | 王宏民;王克成;叶浩槐 | 申请（专利权）人： | 五邑大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 孙浩 |
| 地址： | 529000 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的钢筋计数方法及装置，其中方法包括以下步骤：接收钢筋图像集；利用训练钢筋图像训练圆识别网络；利用训练好的圆识别网络处理待测钢筋图像，得到数量结果；在预训练过程中，遍历每个钢筋轮廓的所有像素点，取其与其他像素点的连线的最大值为半径，当该半径符合要求，则累加器计数；当累加器的结果值大于设定值，判定对应的钢筋轮廓为圆形，统计圆形的个数。其通过基于深度学习的图像处理技术，识别图像中的圆形进行统计出钢筋的数量，兼具准确度高和投入成本低的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 钢筋 计数 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的钢筋计数方法，其特征在于，包括以下步骤：接收输入的钢筋图像集并将所述钢筋图像集分为训练钢筋图像和待测钢筋图像，所述钢筋图像集为钢筋整齐叠放状态下对钢筋端面拍摄的多张图像的集合；/n利用所述训练钢筋图像训练基于深度学习的圆识别网络；/n利用训练好的圆识别网络处理所述待测钢筋图像，得到钢筋数量结果；/n所述利用训练钢筋图像训练基于深度学习的圆识别网络包括以下步骤：/n将所述训练钢筋图像输入至所述圆识别网络；/n通过内边界追踪算法对所述训练钢筋图像进行边缘检测，定位钢筋轮廓；/n计算每个所述钢筋轮廓的面积，并由圆形面积反推出钢筋的半径范围；/n对每个所述钢筋轮廓，取其上的一个像素点，计算该像素点与其他所有像素点的连线的长度，长度最大值为半径，当该长度最大值在半径范围内，则累加器计数，直至遍历完一个所述钢筋轮廓的所有像素点；/n对每个所述钢筋轮廓，当累加器的结果值大于设定值，判定对应的所述钢筋轮廓为圆形，统计圆形的个数。/n
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