公开(公告)号：CN116052068A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202211404970.9

申请日：2022-11-10

Applicant: 北京京航计算通讯研究所

Inventor： 王宇浩 ,  彭玉鹏 ,  王欣 ,  贺坤 ,  白世辉 ,  贺婧媛 ,  蔡宇

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/44 ,  G06V10/46 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06T7/80 ,  G06T5/00 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的密集柜开口位置检测方法和系统，方法包括以下步骤：获取不同开口状态下的密集柜俯视图，对于每一张密集柜俯视图，提取多个样本图像，获取每个样本图像中标注的密集柜开口处的边缘点，将样本图像和对应的边缘点构成训练数据集；构建轻量化卷积神经网络模型，基于所述训练数据集进行模型训练，得到训练好的密集柜开口位置检测模型；实时获取密集柜俯视图，从俯视图中提取多个待检测图像，将每个待检测图像输入所述密集柜开口位置检测模型得到每个待检测图像中密集柜开口处的边缘点；基于每个待检测图像中密集柜开口处的边缘点计算得到密集柜的开口位置。

公开(公告)号：CN117611860A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311585637.7

申请日：2023-11-24

Applicant: 北京京航计算通讯研究所

Inventor： 章宽爽 ,  王学勇 ,  李晶 ,  蔡宇 ,  聂立东 ,  曲昭然

IPC: G06V10/762 ,  G06V10/774 ,  G06V20/70 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及一种基于锚定框的目标检测模型的训练方法，所述方法包括以下步骤：对生产现场历史图像中的所有检测目标进行标注并设定锚定框构建训练样本集；构建目标检测模型，基于所述训练样本集对所述目标检测模型进行训练得到训练好的目标检测模型；每次训练时，根据获取的预测框计算锚定框召回率，若召回率达不到设定阈值则对锚定框进行更新，基于更新后的锚定框进行下一次的训练。本发明通过对图像中的检测目标进行标注以及设定锚定框，并且通过聚类算法对锚定框进行更新，基于更新的锚定框对目标检测模型进行训练，提高了目标检测模型的训练速度。