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申请/专利权人：浙江理工大学
摘要：本发明提供了一种偏振注意力引导机制的材质识别方法，包括以下内容：1构建基于偏振图像的材质识别数据集；2搭建偏振注意力引导机制材质识别网络结构；3数据输入进行网络训练；4材质识别主动偏振成像系统。与传统的适用于光强图像的目标检测模型相比，本发明基于光学模型设计了一种全新的网络结构用于提取偏振图像的物理特征，利用不同目标物的偏振特性的差异，并采用偏振注意引导的方法增强识别效果的准确性，不受目标物外观形状的干扰，具有在复杂环境下多目标材质识别能力。
主权项：1.一种偏振注意力引导机制的材质识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤一、构建偏振图像的材质识别数据集：首先对数据集进行预处理并进行分组，然后对数据集进行打标签，标记图像目标物的位置和类别，构建适用于材质识别的原始数据；步骤二、搭建偏振注意力引导机制材质识别的网络结构：结合偏振双向分布函数以及菲涅尔公式的物理模型进行推导目标表面的反射光偏振信息分布规律，得到目标表面物理特性分布和反射光偏振态信息的映射关系，根据不同材质的折射率、表面特征，通过偏振成像技术将其提取到网络当中，结合yolov8进行偏振材质识别网络的构建；步骤三、输入数据进行网络训练：将0°，45°，90°线偏振的偏振分量图像作为模型的输入，在偏振态计算层PSCL根据斯托克斯矢量对偏振分量图像进行矩阵运算，计算斯托克斯参数，从而获得AOP与DOLP图像；进入主干网络后经过基于注意力的材质感知模块mam提取出有利于材质识别的偏振注意信息；最后进入下一层检测头模块预测输出；步骤四、复杂场景进行多目标材质识别：利用步骤一中所述材质识别数据集输入搭建的网络进行训练，得到材质识别模型的权重文件，利用该训练权重文件对复杂场景下的物体进行材质识别，使用MeanAveragePrecisionmAP和FramesPerSecondFPS评价指标衡量模型效果和推理速度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江理工大学 一种偏振注意力引导机制的材质识别方法
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