| 专利号 | 2017108796408 | 申请日 | 2017-09-26 | 专利名称 | 基于卷积神经网络的视盘检测方法及系统 |
| 授权日 | 2019-11-08 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 尹义龙;孟宪静;杨公平;袭肖明;杨璐 |
| 主分类号 | G06T7/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了基于卷积神经网络的视盘检测方法及系统，利用深度卷积神经网络进行监督学习能够更好的学习到具有区分性的特征，采用RGV图像和长方形感兴趣区域能更好的增强模型的表达能力。多级训练有效的增强了训练模型的鲁棒性和精确性，概率引导的检测方法同时提高了模型的效率，因此本发明能够克服样本量少、图像复杂、质量差等问题，高效准确的完成视盘检测的任务。 | ||||
| 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 | |||||
