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摘要：本申请公开了一种基于深度学习的LDI靶标高精度定位方法，涉及图像处理领域，该方法利用边缘检测模型对待定位LDI靶标图像进行边缘检测后，进一步对得到检测结果图像中的候选边缘像素点进行灰度梯度分析并筛选出目标边缘像素点进行圆拟合实现高精度定位。边缘检测模型中引入小波变换优化设计边缘检测模型中的池化模块和并行跳连模块，可以避免边缘检测模型下采样高频细节丢失的问题，提高了边缘检测模型对多层次特征提取和利用的能力，再结合先粗定位后精定位的做法可以保证边缘定位的高准确性和鲁棒性，使得该方法能够在复杂背景和多变的图像条件下稳定地检测出边缘，大大提升了检测的效果和实用性。
主权项：1.一种基于深度学习的LDI靶标高精度定位方法，其特征在于，所述LDI靶标高精度定位方法包括：利用边缘检测模型对待定位LDI靶标图像进行边缘检测并得到检测结果图像，所述检测结果图像指示所述待定位LDI靶标图像中的候选边缘像素点；所述边缘检测模型基于深度学习模型搭建并预先训练得到，所述边缘检测模型包括特征提取层、并行跳连模块和边缘预测层，所述特征提取层包括层叠的若干个卷积模块和池化模块，卷积模块通过执行卷积操作进行特征提取以生成特征图，池化模块用于利用小波变换对特征图进行池化操作；并行跳连模块通过小波变换提取特征提取层产生的浅层的特征图中的高频信息并传输到深层的特征图进行融合；边缘预测层用于将特征提取层提取的特征图映射到所述待定位LDI靶标图像中的边缘位置；基于所述检测结果图像指示的候选边缘像素点进行灰度梯度分析并筛选出目标边缘像素点；对目标边缘像素点进行圆拟合得到对所述待定位LDI靶标图像的靶标定位结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于深度学习的LDI靶标高精度定位方法
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