申请/专利权人：中国计量大学

申请日：2023-12-28

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117893800A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/42;G06V10/80

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明涉及一种基于改进MaskR‑CNN的AR室内物品识别方法，包括：获取室内物品图像，对室内物品图像进行预处理，并对预处理后图像进行标注，得到训练集；构建MaskR‑CNN网络模型；所述MaskR‑CNN网络模型包括Backbone网络和图像预测网络；将得到的训练集输入到MaskR‑CNN网络模型进行训练，得到训练后的MaskR‑CNN网络模型；将训练后的MaskR‑CNN网络模型导入到AR设备中对室内物品进行识别；可以对输入的图像进行语义分割，得到实例分割的效果，模型改进后提高了检测精度高，检测速度。

主权项：1.一种基于改进MaskR-CNN的AR室内物品识别方法，其特征在于，包括：获取室内物品图像，对室内物品图像进行预处理，并对预处理后图像进行标注，得到训练集、验证集和测试集；构建MaskR-CNN网络模型，所述MaskR-CNN网络模型包括Backbone网络和图像预测网络；将得到的训练集输入到MaskR-CNN网络模型进行训练，得到训练后的MaskR-CNN网络模型；将训练后的MaskR-CNN网络模型导入到AR设备中对室内物品进行识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国计量大学 一种基于改进Mask R-CNN的AR室内物品识别方法

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