[发明专利]基于深度学习和目标跟踪的大输液异物检测方法、系统、介质及设备在审
| 申请号： | 202010632625.5 | 申请日： | 2020-07-03 |
| 公开（公告）号： | CN111882579A | 公开（公告）日： | 2020-11-03 |
| 发明（设计）人： | 张辉;王群;易俊飞;毛建旭;周显恩;朱青;王耀南 | 申请（专利权）人： | 湖南爱米家智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06T7/44;G06T7/90;G06T7/10;G06T7/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410000 湖南省长沙市高新开发区*** | 国省代码： | 湖南;43 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习和目标跟踪的大输液异物检测方法、系统、介质及设备，该方法对采集的连续多帧图像进行图像预处理后，结合了目标检测算法和目标跟踪算法，实现了目标检测与目标跟踪的融合、异物精准定位跟踪；首先通过对序列图像进行预处理，然后先运用Faster R‑CNN神经网络对第一帧图像进行目标检测，得到每个疑似目标的初始位置，然后通过CSR‑DCF目标跟踪算法跟踪每个目标在之后几帧的位置，得到每个疑似目标的运动轨迹，最后根据轨迹特征用基于半朴素贝叶斯原理的自适应分类算法进行分类，排除噪音干扰。实验表明，该方法不但可以极大提高检测速度而且检测精度也提高了许多，达到了工业生产精度和实时性要求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 目标 跟踪 输液 异物 检测 方法 系统 介质 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于湖南爱米家智能科技有限公司，未经湖南爱米家智能科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010632625.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：紧凑型电驱动桥
- 下一篇：一种语义地图更新方法及装置、车辆、存储介质
