[发明专利]一种基于卷积神经网络的靶面弹着点的检测和定位方法在审
| 申请号： | 202111487733.9 | 申请日： | 2021-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN114119720A | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 孙伟 | 申请（专利权）人： | 工学智能科技（合肥）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/66 | 分类号： | G06T7/66;G06T7/73;G06V10/82;G06N3/04;G06V10/764;G06K9/62 |
| 代理公司： | 合肥和瑞知识产权代理事务所(普通合伙) 34118 | 代理人： | 王挺 |
| 地址： | 230051 安徽省合肥市*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的靶面弹着点检测和定位方法，属于图像检测领域。旨在更精确定位靶面上弹着点的中心圆点坐标位置，提高报靶的分辨率和精度。所述检测和定位方法首先通过摄像头采集靶面图像，通过对靶面图像进行处理，得到像素点阵列表述的目标图像，然后对目标图像进行亮度色差判定，对通过判定的像素点构建矩形框，得到候选矩形框集；采用卷积神经网络全连接层处理该候选矩形框集得到一组特征向量，并通过分类器进行判定，最后利用回归器得到靶面弹着点的准确位置。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 弹着点 检测 定位 方法 | ||
【主权项】：
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