[发明专利]一种基于CenterNet改进的多尺度缺陷目标检测方法及系统在审
| 申请号： | 202210245783.4 | 申请日： | 2022-03-14 |
| 公开（公告）号： | CN114782311A | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 陆璐;杨宇康;冼允廷 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学;中山市华南理工大学现代产业技术研究院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李君 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CenterNet改进的多尺度缺陷目标检测方法，包括以下步骤：获取缺陷目标图片并进行预处理；对CenterNet网络结构进行改进；将预处理图片输入改进CenterNet网络结构，生成若干个第一特征图；将第一特征图进行信息叠加，形成若干个第二特征图；通过限定多种目标尺度信息生成多层分支热力图以产生类别标签，将目标映射到对应的第二特征图；经过第二特征图后通过热力图生成分支产生预测类别，通过目标宽高及中心偏移生成分支产生位置信息，进而得到检测结果；本发明把分支网络调整为基于多尺度特征层的多输出预测，再通过网络输出结果还原原始预测目标框信息，解决了不同尺度目标预测能力受限问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 centernet 改进 尺度 缺陷 目标 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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