基于目標(biāo)檢測的戶型圖識別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備
基本信息

| 申請?zhí)?/td> | CN202010031494.5 | 申請日 | - |
| 公開(公告)號 | CN111310755B | 公開(公告)日 | 2022-07-08 |
| 申請公布號 | CN111310755B | 申請公布日 | 2022-07-08 |
| 分類號 | G06V10/25(2022.01)I;G06V10/774(2022.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06K9/62(2022.01)I;G06N3/04(2006.01)I | 分類 | 計(jì)算;推算;計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 陳旋;呂成云;賀葉羊 | 申請(專利權(quán))人 | 江蘇艾佳家居用品有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 南京新慧恒誠知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 | 代理人 | - |
| 地址 | 211100 江蘇省南京市江寧區(qū)江南路9號招商高鐵廣場項(xiàng)目A座5層(南站片區(qū)) | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要

| 摘要 | 本發(fā)明公開了一種基于目標(biāo)檢測的戶型圖識別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì),通過獲取攜帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)的訓(xùn)練戶型圖,在YOLOV3模型的DarkNet53網(wǎng)絡(luò)后面加入Mask分支,并Head網(wǎng)絡(luò)中加入Centerness分支,得到初始模型,將訓(xùn)練戶型圖輸入初始模型中進(jìn)行訓(xùn)練,讀取各個分支的損失函數(shù),在各個分支的損失函數(shù)均取到最小值時,根據(jù)初始模型當(dāng)前的模型參數(shù)確定檢測模型,將待識別戶型圖輸入檢測模型,輸出檢測結(jié)果,識別檢測結(jié)果中的矩形標(biāo)注框,合并表征相同特征的矩形標(biāo)注框,依據(jù)最終的矩形標(biāo)注框確定待識別戶型圖的各部分特征,以準(zhǔn)確確定待識別戶型圖的各部分特征,提高戶型圖的識別效率。 |





