一种基于神经网络的小目标特征信息获取方法

实质审查的生效

摘要

本发明涉及小目标识别技术领域，公开了一种基于神经网络的小目标特征信息获取方法，所述的方法包括：获取目标物体的红外图像；设定滤波器的输入函数为f(x,y)，输出信号为g(x,y)，滤波器的脉冲响应函数为h(x,y)，则：g(x,y)＝f(x,y)*h(x,y)，式中，*表示卷积运算；建立卷积模板H，表示滤波器的脉冲响应函数，建立空域模板H₁，所述的空域模板H₁采用5×5的高通滤波器；获取经滤波器降噪后的目标物体的红外图像，对其边界信息进行提取，生成目标物体的边缘图像；通过YOLO网络,结合目标边界边缘图像进行识别，获得目标物体的种类。相比于传统方式，本发明为后续的杂质的剔除过程中、有效的降低带出比以及提高石英制品的质量。

基本信息

专利标题：

一种基于神经网络的小目标特征信息获取方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114494726A

申请号：

CN202210088363.X

公开（公告）日：

2022-05-13

申请日：

2022-01-25

授权号：

暂无

授权日：

暂无

发明人：

张胜石朝毅陈琛胡学友高先和刘亚辉

申请人：

合肥学院

申请人地址：

安徽省合肥市经开区锦绣大道99号

代理机构：

北京康达联禾知识产权代理事务所(普通合伙)

代理人：

尚婷

优先权：

CN202210088363.X

主分类号：

G06V10/44

IPC分类号：

G06V10/44 G06N3/04 G06N3/08

法律状态

2022-05-31 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06V 10/44
申请日 : 20220125

2022-05-13 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

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