[00294290]基于全卷积递归神经网络的水表圆盘区域检测方法
交易价格：
面议
所属行业：
分析仪器
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201611114543.1
交易方式：
技术转让
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技术入股
联系人：
华南理工大学
进入空间
所在地：广东广州市
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资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
摘要：本发明公开了基于全卷积递归神经网络的水表圆盘区域检测方法，包括步骤：获取水表图像，标注水表图像上的水表圆盘区域外界矩形框，获取水表圆盘区域外界矩形框的标注信息；构建全卷积递归神经网络，提取水表图像的多通道特征图；使用滑动窗口扫描多通道特征图，筛选出表盘区域候选窗；提取表盘区域候选窗位置的相应位置特征，获取最终目标检测结果；利用表盘区域候选窗损失及最终目标损失，更新全卷积递归神经网的参数。本发明利用深度学习中的全卷积递归神经网络，自动提取水表圆盘特征，解决了复杂背景下水表圆盘区域检测的问题，将识别出圆盘的位置进一步作为水表读数识别的输入，大大提高了水表读数识别的识别率。
摘要：本发明公开了基于全卷积递归神经网络的水表圆盘区域检测方法，包括步骤：获取水表图像，标注水表图像上的水表圆盘区域外界矩形框，获取水表圆盘区域外界矩形框的标注信息；构建全卷积递归神经网络，提取水表图像的多通道特征图；使用滑动窗口扫描多通道特征图，筛选出表盘区域候选窗；提取表盘区域候选窗位置的相应位置特征，获取最终目标检测结果；利用表盘区域候选窗损失及最终目标损失，更新全卷积递归神经网的参数。本发明利用深度学习中的全卷积递归神经网络，自动提取水表圆盘特征，解决了复杂背景下水表圆盘区域检测的问题，将识别出圆盘的位置进一步作为水表读数识别的输入，大大提高了水表读数识别的识别率。
