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申请/专利权人：湖南视比特机器人有限公司
摘要：本发明涉及一种基于神经网络和检测算法的边角定位方法及装置，其融合神经网络模型和传统边缘检测算法的优点，首先通过神经网络模型得到实时图像的第一边角数据，再根据该第一边角数据截取实时图像中的局部图像，以通过边缘检测算法得到实时图像的第二边角数据，将二者修正融合，得到修正后的边角数据，即边点、角点、倾斜角度等，相较于单一的神经网络算法或边缘检测算法，其稳定性和准确性更高、受环境干扰性更弱。
主权项：1.一种基于神经网络和检测算法的边角定位方法，其特征在于，包括：S21：采集待检测主体的样本图像，并对样本图像标注边角数据，以构建训练样本集；S22：构建用于学习边角数据的神经网络模型；S23：将训练样本集输入神经网路模型，得到训练后的神经网络模型；S24：采集待检测主体的实时图像；S25：将实时图像，输入训练后的神经网络模型，输出第一边角数据；S26：根据第一边角数据，截取实时图像中包括第一边角数据的区域图像；S27：检测区域图像，得到第二边角数据；S28：将第二边角数据，修正融合第一边角数据，得到修正后的边角数据作为边角定位输出结果；第一边角数据，包括第一角点；第二边角数据，包括第二角点；步骤S27，包括：S271：将区域图像，输入边缘检测算法模型中，得到区域图像内的边缘线段；S272：根据边缘线段，确定区域图像内的预选角点；S273：判断预选角点中，是否存在与第一角点的位置差在第一设定范围内的预选角点；S274：若存在，则返回位置差在第一设定范围内的预选角点为第二角点；S275：若不存在，则不返回第二角点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南视比特机器人有限公司 基于神经网络和检测算法的边角定位方法及装置
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