[发明专利]一种基于深度学习方向矩形定位密集产品的计数方法在审
| 申请号： | 202110267773.6 | 申请日： | 2021-03-11 |
| 公开（公告）号： | CN113066052A | 公开（公告）日： | 2021-07-02 |
| 发明（设计）人： | 潘勇;陈训教 | 申请（专利权）人： | 深圳精创视觉科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518109 广东省深圳市龙华区龙华*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习方向矩形定位密集产品的计数方法，其特征在于：包括图像数据预处理阶段：获取产品图像进行裁切，之后标注产品方向矩形位置和类别信息，进行保存；模型训练阶段：设置训练参数，包括迭代周期、训练集和验证集比例、数据增强方式；启动训练，当训练过程中损失函数曲线不再下降且验证集IoU大于0.75即可手动停止训练，或周期达到设置次数自动停止，获得模型并保存，其中IoU是模型预测位置与标注位置区域交集和并集的比值；部署阶段：将模型训练阶段中获得的模型导入设备工控机内运行，对放在设备上的料盘根据模型进行产品的计数统计。该方法具有高效的统计效果，计数结果也无需人工干预。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 方向 矩形 定位 密集 产品 计数 方法 | ||
【主权项】：
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