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申请/专利权人：成都数之联科技股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的靶心定位方法及系统，包括：建立与预设对象匹配的仿真模型，得到仿真图像数据；采集预处理后的真实图像数据；对仿真图像数据和真实图像数据做数据增强处理，得到数据集；训练深度神经网络；将数据集输入训练后的深度神经网络，得到目标类别判定与目标区域判定结果；筛选目标类别判定与目标区域判定结果得到圆孔目标；提取圆孔目标对应的区域内每个像素点的图像坐标；计算圆孔目标区域像素点横纵坐标的平均值，得到预设对象靶心的图像位置坐标。本发明解决了当前基于传统图像处理技术方法在低清晰度图像难以定位、倾斜角度拍摄图像难以识别的问题。

主权项：1.一种基于深度神经网络的靶心定位方法，其特征在于，所述方法包括：建立与预设对象匹配的仿真模型，采集仿真模型的图像，得到仿真图像数据；采集预设对象的图像数据，标注预设对象的图像数据，对标注后的数据做预处理，得到预处理后的真实图像数据；对仿真图像数据和真实图像数据做数据增强处理得到数据集；基于数据集得到训练集，利用训练集训练深度神经网络，将数据集输入训练后的深度神经网络，得到目标类别判定与目标区域判定结果；筛选目标类别判定与目标区域判定结果得到圆孔目标；提取圆孔目标对应的区域内每个像素点的图像坐标，记作xi，yi，其中i＝1，2，3…M；M为圆孔目标对应区域像素点个数；计算圆孔目标区域像素点横纵坐标的平均值，得到预设对象靶心的图像位置坐标X，Y；其中，在基于数据集得到训练集，利用训练集训练深度神经网络，将数据集输入训练后的深度神经网络，得到目标类别判定与目标区域判定结果中，具体包括：使用ResNext网络提取仿真图像和真实图像的特征，分别提取第一特征向量、第二特征向量、第三特征向量和第四特征向量；分别对第一特征向量、第二特征向量、第三特征向量和第四特征向量执行上采样和卷积操作，得到第五特征向量、第六特征向量、第七特征向量和第八特征向量；对第八特征向量执行池化操作得到第九特征向量；将第一特征向量、第二特征向量、第三特征向量和第四特征向量输入区域生成网络得到区域提议，基于区域提议得到候选区域；匹配候选区域与真实标注区域，得到正样本与负样本；将正样本、负样本与第五特征向量、第六特征向量、第七特征向量、第八特征向量和第九特征向量输入分类网络与边框回归网络进行目标类别判定与目标区域判定，得到目标类别判定与目标区域判定结果。

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