[发明专利]基于快速区域全卷积神经网络的牙齿比色检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于快速区域全卷积神经网络的牙齿比色检测方法，其特征在于，其包括以下步骤：

S1、利用数据信息采集系统对比色板牙齿库中每颗标准牙齿进行多次采样，以获得多个图谱数据构成牙齿比色板图库；

S2、运用快速区域全卷积神经网络算法对比色板图库进行模型训练学习并建立标准模型库；

S3、实时在线采集口腔患者的牙齿图像信息，与已训练完成的标准模型库进行分类输出，从而输出牙齿比色检测结果。

2.如权利要求1所述的基于快速区域全卷积神经网络的牙齿比色检测方法，其特征在于，在步骤S1中，所述数据信息采集系统包括光源、光学镜头、相机、图像采集卡、图像处理器系统、显示器和控制器组成。

3.如权利要求1所述的基于快速区域全卷积神经网络的牙齿比色检测方法，其特征在于，在步骤S2中，快速区域全卷积神经网络算法是一个五层的ZF网络，先一个1*3*224*224原始图片数据输入，经过步长设为2的7*7的卷积核处理后，通过一个2*2池化层，输出一个55*55*96的特征图像；在经过步长设为2的5*5的卷积核处理后，通过一个2*2池化层，输出一个27*27*256的特征图像；在经过步长设为1的3*3的卷积核处理后，通过一个2*2池化层，输出一个13*13*384的特征图像；在经过步长设为1的3*3的卷积核处理后，输出一个13*13*384的特征图像，最后经过步长设为1的3*3的卷积核处理后，输出一个13*13*256的特征图像，然后进行分类建模。

4.如权利要求1所述的基于快速区域全卷积神经网络的牙齿比色检测方法，其特征在于，在步骤S3中，实时在线采集口腔患者的牙齿图像信息，进行图像预处理，预处理结果输入已训练完成的标准模型库进行自动识别分类输出，从而输出牙齿比色检测结果。

5.一种基于快速区域全卷积神经网络的牙齿比色检测系统，其特征在于，其包括数据信息采集系统、训练模块和采集分析模块；

所述数据信息采集系统用于对比色板牙齿库中每颗标准牙齿进行多次采样，以获得多个图谱数据构成牙齿比色板图库；

所述训练模块用于运用快速区域全卷积神经网络算法对比色板图库进行模型训练学习并建立标准模型库；

所述采集分析模块用于实时在线采集口腔患者的牙齿图像信息，与已训练完成的标准模型库进行分类输出，从而输出牙齿比色检测结果。

6.如权利要求5所述的基于快速区域全卷积神经网络的牙齿比色检测系统，其特征在于，所述数据信息采集系统包括光源、光学镜头、相机、图像采集卡、图像处理器系统、显示器和控制器组成。

7.如权利要求5所述的基于快速区域全卷积神经网络的牙齿比色检测系统，其特征在于，所述快速区域全卷积神经网络算法是一个五层的ZF网络，先一个1*3*224*224原始图片数据输入，经过步长设为2的7*7的卷积核处理后，通过一个2*2池化层，输出一个55*55*96的特征图像；在经过步长设为2的5*5的卷积核处理后，通过一个2*2池化层，输出一个27*27*256的特征图像；在经过步长设为1的3*3的卷积核处理后，通过一个2*2池化层，输出一个13*13*384的特征图像；在经过步长设为1的3*3的卷积核处理后，输出一个13*13*384的特征图像，最后经过步长设为1的3*3的卷积核处理后，输出一个13*13*256的特征图像，然后进行分类建模。

8.如权利要求5所述的基于快速区域全卷积神经网络的牙齿比色检测系统，其特征在于，所述采集分析模块用于实时在线采集口腔患者的牙齿图像信息，进行图像预处理，预处理结果输入已训练完成的标准模型库进行自动识别分类输出，从而输出牙齿比色检测结果。