一种结合深度图切片和神经网络的目标检测方法和系统
基本信息
| 申请号 | CN201910650967.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110363803B | 公开（公告）日 | 2021-08-27 |
| 申请公布号 | CN110363803B | 申请公布日 | 2021-08-27 |
| 分类号 | G06T7/50;G06T7/187;G06T7/136;G06T7/11;G06T5/40;G06T5/00;G06K9/62;G06K9/46 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 陈伟;李景峰;田宜彬 | 申请（专利权）人 | 光沦科技（深圳）有限公司 |
| 代理机构 | 深圳市深佳知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 王仲凯 |
| 地址 | 518000 广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区高新南环路29号留学生创业大厦1401层04室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本申请实施例公开了一种结合深度图切片和神经网络的目标检测方法和系统，包括：采集包含目标物体的RGB‑D图像；切片处理所述RGB‑D图像中的深度图，将包含目标物体轮廓的切片图进行叠加，得到目标轮廓图；将所述RGB‑D图像中的RGB图像卷积处理；将所述切片处理后的目标轮廓图以及所述卷积处理后的RGB图像输入深度卷积神经网络中，得到目标检测分割结果。本申请采用对深度图切割的方法，可以有效的分割出场景中的目标形状，并利用分割好的形状作为目标检测神经网络的输入，有力的弥补了神经网络只关注细节特征而忽略轮廓特征的缺点，极大的提高了目标检测的稳定性和抗干扰能力。 |
