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申请/专利权人：华南理工大学

摘要：本发明公开了一种基于改进轻量型Alexnet的三目光学定位伪点去除方法，包括：1标定近红外双目相机及单彩色相机；2在彩色图像中框选出含有候选标记点的小区域彩色图像，对缩放后的小区域彩色图像进行真假标注，构成网络的原始数据集，并进行数据集增强；3划分增强数据集为训练集、测试集，送入改进轻量型Alexnet网络进行训练和测试，得到网络的权重、偏置文件；4将网络模型部署到FPGA上，得到网络的加速模型；5应用时，将小区域彩色图像输入到加速模型，筛选出预测为真的标记点并输出位置信息。本发明可提高定位的准确率并具有普遍适用性，且改进轻量型Alexnet网络部署在FPGA上执行，保证了系统的便携性、低成本性和实时性。

主权项：1.基于改进轻量型Alexnet的三目光学定位伪点去除方法，其特征在于，该方法是基于改进轻量型Alexnet网络实现光学定位中标记点的精准识别，该改进轻量型Alexnet网络是对传统Alexnet网络进行改进，具体改进方式为：减少Alexnet网络的卷积层数和全连接层数，将原来的五层卷积层减少为两层卷积层，每层卷积层的后面跟着一层池化层以降低特征图的维度和防止过拟合，将原来的三层全连接层减少为两层全连接层以降低网络计算的复杂度和减少计算资源的占用；该方法的具体实施包括以下步骤：S1：对光学定位装置上的近红外双目相机以及单彩色相机进行标定，以获取相机的内外参数以及畸变系数，从而能够计算得出三个相机之间的相互位置转换关系，其中所述近红外双目相机包含两个相机；S2：控制标定后的三个相机同时拍摄图片，利用标定得到的参数和位置关系，能够计算得出双目图像中的候选标记点在彩色图像中的位置坐标，进而在彩色图像中框选出带有候选标记点的小区域彩色图像，并缩放成同一大小，对小区域彩色图像进行真假标注，构成网络的原始数据集，然后对原始数据集进行数据增强得到增强数据集；S3：将增强数据集划分为训练集和测试集，把训练集和测试集的数据送入改进轻量型Alexnet网络进行训练和测试，得到网络的最优模型，并导出网络的权重、偏置文件；S4：根据网络的权重、偏置参数，将最优模型部署到FPGA上，得到网络的加速模型；在应用预测时，利用光学定位装置上的三个相机获取输入图像并进行处理得到待检测小区域彩色图像，将待检测小区域彩色图像输入到加速模型得到预测信息，最终筛选出预测为真的标记点信息并输出，从而达到从双目图像中的候选标记点中去除伪点的目的。

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百度查询： 华南理工大学 基于改进轻量型Alexnet的三目光学定位伪点去除方法