Invention Publication
- Patent Title: 基于深度学习的单帧正交条纹标靶图像的特征点检测方法
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Application No.: CN202310456758.5Application Date: 2023-04-25
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Publication No.: CN116468708APublication Date: 2023-07-21
- Inventor: 侯文慧 , 朱浩杰 , 周传起 , 王玉伟 , 张大山 , 刘路
- Applicant: 安徽农业大学
- Applicant Address: 安徽省合肥市长江西路130号
- Assignee: 安徽农业大学
- Current Assignee: 安徽农业大学
- Current Assignee Address: 安徽省合肥市长江西路130号
- Agency: 深圳市广诺专利代理事务所
- Agent 李亚萍
- Main IPC: G06T7/00
- IPC: G06T7/00 ; G06T7/13 ; G06V10/774 ; G06V10/766 ; G06V10/82 ; G06N3/0464 ; G06N3/08
Abstract:
本发明公开了基于深度学习的单帧正交条纹标靶图像的特征点检测方法，构建单帧正交条纹图像的相位解码网络，采用具有残差模块的深层网络，以解决网络加深带来的训练难题；优化损失函数，以提高网络的解码精度，获取准确的截断相位，从而准确地检测标靶特征点；所设计的网络经多质量样本训练后，即使在离焦模糊情况下仍能够计算单帧正交条纹的截断相位，从而准确提取特征点，因此在标定时可适应不同的焦距，自适应性强，灵活性高，对噪声的鲁棒性强。
Public/Granted literature
- CN116468708B 基于深度学习的单帧正交条纹标靶图像的特征点检测方法 Public/Granted day:2024-07-09
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