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一种用于工业零件测量的高精度图像语义分割方法

基本信息

申请号 CN202010281361.3 申请日 -
公开（公告）号 CN111488882A 公开（公告）日 2020-08-04
申请公布号 CN111488882A 申请公布日 2020-08-04
分类号 G06K9/34(2006.01)I 分类 计算；推算；计数;
发明人 王磊;吴伟龙;周建品;李争 申请（专利权）人 视研智能科技（广州）有限公司
代理机构 广州粤高专利商标代理有限公司 代理人 视研智能科技（广州）有限公司
地址 510925广东省广州市从化区江埔街环市东路108号C栋208房
法律状态 -

摘要

摘要 本发明涉及一种用于工业零件测量的高精度图像语义分割方法，所述方法包括：S1：构建并训练神经网络模型；S2：将图像输入训练好的模型进行在线检测，实现图像的语义分割；其中，神经网络模型(1)采用PSPNet作为图像特征提取器；(2)采用几何池化层的池化方法，来替换传统的全局池化；(3)采用迭代概率图对概率图进行优化。本发明通过对目标的几何形状进行学习和建模，利用几何形状信息对提取的目标的边界进行优化，可以显著提高现有基于CNN的语义分割模型的准确度和适应性及鲁棒性，相比传统算法可大幅度提高边界和细小结构的提取精度；可以提取简洁精确的目标边界。