[发明专利]基于轮廓深度学习的图像模糊检测方法、设备在审
| 申请号： | 202010578133.2 | 申请日： | 2020-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN113326720A | 公开（公告）日： | 2021-08-31 |
| 发明（设计）人： | 肖湘江;肖楠;郭刚;栾悉道;李丑保;蒿敬波;章博 | 申请（专利权）人： | 湖南超能机器人技术有限公司;北京理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410008 湖南省长沙市开福区新河街道晴岚*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于轮廓深度学习的图像模糊检测方法，属于图像处理技术领域。具体为：输入待考察的目标图像；对目标图像进行高斯模糊滤波除去噪声；使用边缘检测算子Canny设置阈值对目标图像进行边缘轮廓提取得到目标边缘轮廓图像；定义目标边缘轮廓图像；建立深度卷积神经网络模型CNN并初始化，使用四种卷积层、不同大小的卷积核、步长为一的滑动窗口对输入图像进行处理，获得不同大小的特征图，特征提取获得边缘轮廓特征；sigmoid函数分类器进行二值分类，过滤模糊图片。本发明针对嵌入式平台的不同应用场景，一次性提取手掌特征轮廓图像信息，合理设置轮廓阈值，在保证模糊检测准确性的基础上减少了计算资源的损耗，达成了实时性的要求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 轮廓 深度 学习 图像 模糊 检测 方法 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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