| 专利号 | 2021105455747 | 申请日 | 2021-05-19 | 专利名称 | 基于深度学习和引导滤波的装配体图像分割方法及设备 |
| 授权日 | 2022-12-27 | 专利权人 | 青岛理工大学 | 发明人 | 陈成军;张春林;李东年;洪军 |
| 主分类号 | G06T7/10 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及基于深度学习和引导滤波的装配体图像分割方法，包括如下步骤：S1、建立包括若干个装配体图像的数据集；S2、构建语义分割模型，所述语义分割模型包括特征提取模块、特征融合模块和滤波模块；S3、利用数据集迭代训练所述语义分割模型；S4、将待分割装配体图像输入至训练好的语义分割模型，得到分割图像。本发明通过融合所述第二特征图和第三特征图得到多尺度特征图，恢复待分割装配体图像的低阶特征并增加语义分割模型的复杂度，从而提高语义分割模型的数据拟合能力，以提高语义分割模型的分割能力。引导滤波器模块根据引导图像优化分割图的分割边缘，进一步加强装配体中各尺度零部件的分割效果。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 相关服务业 新技术与创新创业服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
