[发明专利]基于深度学习的全息粒子检测方法在审
| 申请号： | 202011608438.X | 申请日： | 2020-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN112634253A | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 赵雨强;王荟儒;蔡卫峰;胡浩 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 陈鹏 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的全息粒子检测方法，包括：采集粒子场全息图；数据增强；标注数据集，并将数据集分成训练数据集、测试数据集和验证数据集；在Keras深度学习框架上，构建Yolo检测模型，设计轻量化的密集连接网络提取粒子特征；将训练数据集输入到所述的深度学习模型进行训练，并用验证数据集验证所训练的网络，最后将训练好网络模型保存；将测试数据集输入到训练好的模型中，输出粒子的种类和空间位置信息。本发明相比于传统检测方法提高了粒子分类准确率，定位准确率和检测效率，降低了粒子误检率；该粒子检测方法相比于传统方法适用范围更广，在降低成本的同时，提高检测效率和实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 全息 粒子 检测 方法 | ||
【主权项】：
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