| 一种工业图像智能分割压缩方法 | |
| 郑泽宇; 高原; 许原野; 张涛; 董静雅; 刘智 | |
| 2021-03-05 | |
| 著作权人 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 国家 | 中国 |
| 文献子类 | 发明 |
| 产权排序 | 1 |
| 英文摘要 | 本发明涉及一种工业图像智能分割压缩方法。包括以下步骤：选取需处理的工业图像样本，人工标注真实兴趣框；输入卷积神经网络模型获取特征图；在特征图上的每一个点上生成不同大小与宽高比例的锚框；根据与真实兴趣框的重合程度提取锚框中的正负样本进行训练，根据正样本对锚框边框进行回归修正；采集现场工业图像生成锚框，使用训练好的锚框分类与边框回归器生成修正后的锚框，去重操作，提取正样本概率较高的锚框作为候选框；根据提出的候选区框，对工业图像进行分割存储。本方法针对工业图像中语义冗余信息较多，种类繁多但同类图像差别不大的特点，利用区域推荐网络，通过对少量样本的学习，减小了工业图像的大小，可以节省大量的存储空间。 |
| 申请日期 | 2019-09-05 |
| 语种 | 中文 |
| 状态 | 公开 |
| 内容类型 | 专利 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/28573]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_数字工厂研究室 |
| 作者单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 郑泽宇,高原,许原野,等. 一种工业图像智能分割压缩方法. 2021-03-05. |
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