[发明专利]基于深度学习的木材计数方法有效
| 申请号： | 202011637054.0 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112686872B | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 曹国;贺雨霞 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 岑丹 |
| 地址： | 210094 江*** | 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木材计数方法，具体步骤为：拍摄设定数量的木材图片，并标记图像中的木材轮廓，构成数据集；将数据集输入Mask RCNN模型进行训练；对待检测图片进行预处理操作，使用图像增强算法使图片更加清晰；将预处理后的待检测图片输入训练好的Mask RCNN模型，获得木材截面的掩码区域、木材区域框坐标；利用木材区域框坐标，对木材区域做重叠判断，删除判断为重叠的区域坐标点；利用木材区域框坐标，对木材四周的区域做误检判断，删除判断为误检木材的区域坐标点；对剩余的区域坐标进行统计，得到木材数量。本发明不受环境的干扰，深度网络的鲁棒性高，更适合实际的生产环境。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 木材 计数 方法 | ||
【主权项】：
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