[发明专利]一种基于深度学习的遮挡物体分割求解方法有效
| 申请号： | 202110504652.9 | 申请日： | 2021-05-10 |
| 公开（公告）号： | CN113129306B | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 邹倩颖 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学成都学院 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 四川哈工博思知识产权代理有限公司 51334 | 代理人： | 张辉 |
| 地址： | 610000 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像分析技术领域，目的是提供一种基于深度学习的遮挡物体分割求解方法，步骤1：当物体被遮挡时，获取物体未被遮挡的图像，对图像进行初始化处理提取出面积参数和边框参数，执行步骤2；步骤2：将面积参数和边框参数作为输入发送至图像深度学习模型中，模型输出对应的边框全貌参数和面积全貌参数，根据需求继续进行参数的筛选，执行步骤3；步骤3：在多个边框全貌参数和面积全貌参数中筛选出标准边框全貌参数和标准面积全貌参数，将标准边框全貌参数和标准面积全貌参数发送至图像构建模型，得到物体全貌，本发明结构合理，设计巧妙，适合推广。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 遮挡 物体 分割 求解 方法 | ||
【主权项】：
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