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专利名称：一种基于卷积神经网络对图像中的铅笔进行精确计
数的方法
专利类型：发明专利发明人：蒋业凡,夏思宇申请号：CN202010115736.9申请日：20200225公开号：CN111369503A公开日：20200703
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络对图像中的铅笔进行精确计数的方法，该方法首先搭建YOLO神经网络模型；对生产线上俯拍采集的多种不同类型的铅笔图片进行预处理，作为训练数据；通过对YOLO神经网络进行训练，得到网络的权重和偏置；将待计数的铅笔图像作为神经网络模型的输入，获得出铅笔的精确数目。铅笔形状有六边形和圆形，笔芯形状有圆形和三角形，笔芯颜色有红色、绿色、蓝色、黄色、黑色等多种。由于笔芯裸露在外，笔芯形状和铅笔形状相似，因此传统图像处理方法，包括二值化处理后进行形态学操作等不适用于这种类型的铅笔。通过深度学习的方法，构建YOLO神经网络模型可以对这种类型的铅笔进行精确计数，准确率可大大提升。
申请人：东南大学
地址：210000 江苏省南京市玄武区四牌楼2号
国籍：CN
代理机构：南京经纬专利商标代理有限公司
代理人：罗运红
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