基于轮廓深度学习的图像模糊检测方法、设备专利查询专利号|摘要-满商公司网

基于轮廓深度学习的图像模糊检测方法、设备

基本信息

申请号	CN202010578133.2	申请日	-
公开（公告）号	CN113326720A	公开（公告）日	2021-08-31
申请公布号	CN113326720A	申请公布日	2021-08-31
分类号	G06K9/00（2006.01）I;G06K9/46（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I	分类	计算；推算；计数;
发明人	肖湘江;肖楠;郭刚;栾悉道;李丑保;蒿敬波;章博	申请（专利权）人	湖南超能机器人技术有限公司
代理机构	-	代理人	-
地址	410008湖南省长沙市开福区新河街道晴岚路68号北辰凤凰天阶苑B1E1区B1E1幢13008号房
法律状态	-

摘要

本发明提供一种基于轮廓深度学习的图像模糊检测方法，属于图像处理技术领域。具体为：输入待考察的目标图像；对目标图像进行高斯模糊滤波除去噪声；使用边缘检测算子Canny设置阈值对目标图像进行边缘轮廓提取得到目标边缘轮廓图像；定义目标边缘轮廓图像；建立深度卷积神经网络模型CNN并初始化，使用四种卷积层、不同大小的卷积核、步长为一的滑动窗口对输入图像进行处理，获得不同大小的特征图，特征提取获得边缘轮廓特征；sigmoid函数分类器进行二值分类，过滤模糊图片。本发明针对嵌入式平台的不同应用场景，一次性提取手掌特征轮廓图像信息，合理设置轮廓阈值，在保证模糊检测准确性的基础上减少了计算资源的损耗，达成了实时性的要求。