公开(公告)号：CN113378598A

公开(公告)日：2021-09-10

申请号：CN202110685243.3

申请日：2021-06-21

Applicant: 北方工业大学

Inventor： 武梦龙 ,  黄明 ,  刘文楷 ,  秦翠珠 ,  董红霞 ,  聂晓东

IPC: G06K7/14 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的动态条码检测方法，模型参考SiamMask。首先在模板帧中选定要跟踪的目标(称为template)，作为后续检测帧(称为detection)的搜索依据。其次将template以及detection送入SiameseNetwork，对网络得到的特征图做互相关操作。最后将得互相关操作到的特征图送入三分支或二分支，每个分支对应不同的任务，网络最终可以对动态条码的检测、跟踪以及分割。本发明的优点是：在骨干网络ResNet‑50中添加了注意力机制，在不影响检测速度的情况下，主观指标与客观指标均有提高。

公开(公告)号：CN113378598B

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202110685243.3

申请日：2021-06-21

Applicant: 北方工业大学

Inventor： 武梦龙 ,  黄明 ,  刘文楷 ,  秦翠珠 ,  董红霞 ,  聂晓东

IPC: G06K7/14 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的动态条码检测方法，模型参考SiamMask。首先在模板帧中选定要跟踪的目标(称为template)，作为后续检测帧(称为detection)的搜索依据。其次将template以及detection送入SiameseNetwork，对网络得到的特征图做互相关操作。最后将得互相关操作到的特征图送入三分支或二分支，每个分支对应不同的任务，网络最终可以对动态条码的检测、跟踪以及分割。本发明的优点是：在骨干网络ResNet‑50中添加了注意力机制，在不影响检测速度的情况下，主观指标与客观指标均有提高。