[发明专利]基于深度学习的移动端类矩形物体边缘检测方法在审
| 申请号： | 202011596316.3 | 申请日： | 2020-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN112634302A | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 高会军;刘金泽;郭绪亮;李秋生;郑祥滨 | 申请（专利权）人： | 航天科技控股集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/13 | 分类号： | G06T7/13 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 时起磊 |
| 地址： | 150060 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于深度学习的移动端类矩形物体边缘检测方法，本发明涉及移动端类矩形物体边缘检测方法。本发明的目的是为了解决现有移动端类矩形物体边缘检测方法检测效率低、准确性差的问题。过程为：一、对待测物体边缘图像进行粗提取；二、对粗提取后的图像检测线段；三、将线段延长成直线，对相等、相似的直线利用求均值方法合成一条直线；四、计算不能合并直线之间的交叉点个数；五、对不能合并直线之间的所有交叉点，每次取出4个，判断是否是一个矩形或类矩形；若不是则删除；若是则保留；判断个数；若为1得到矩形或类矩形的边缘；若大于等于2，执行六；六、找出周长或面积最大的矩形或类矩形，得到矩形或类矩形的边缘。本发明用于边缘检测领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 移动 矩形 物体 边缘 检测 方法 | ||
【主权项】：
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