[发明专利]基于深度学习的无透镜双型融合目标检测装置及方法有效
| 申请号： | 201911254429.2 | 申请日： | 2019-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN110927115B | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 赵巨峰;吴小辉;崔光茫;毛海锋;林君;张钰;臧月 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G01N21/45 | 分类号： | G01N21/45;G01B11/24;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 孙孟辉 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习的无透镜双型融合目标检测装置及方法，装置包括双型融合全息无透镜成像模块和神经网络模块，所述双型融合全息无透镜成像模块包括激光源，微孔，滤光片，第一反射镜，第二反射镜，第一相干光源、第二相干光源，目标样本及载玻片，第一CCD传感器、第二CCD传感器，计算机和移动滑轨，神经网络模块包括位置参数优化神经网络和目标检测区域卷积神经网络组成，双型融合无透镜成像模块同时获取透射型模块和反射型模块成像信息，并最终融合重建更高质量的成像结果，同时由神经网络不断优化位置参数，进一步优化成像结果，最后由目标检测区域卷积神经网络预测结果，并输出易懂、显性的评估结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 透镜 融合 目标 检测 装置 方法 | ||
【主权项】：
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