发明专利已授权

一种基于深度残差网络的对象级边缘检测方法

📄 申请号：CN201910790090.1 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2019-08-26

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_13

IPC 分类号

G06T7_13 , G06V10_44 , G06V10_46 , G06V10_774 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

边缘检测计算机视觉深度学习图像识别边缘检测

应用场景

图像分割, 目标检测, 自动驾驶, 工业视觉检测, 医学影像分析

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摘要

本发明涉及一种基于深度残差网络的对象级边缘检测方法，包括以下四部分：（1）搭建神经网络：包括以深度残差网络为基础网络结构，将其中的卷积残差结构替换为混合空洞卷积残差块，并增加多尺度特征增强模块，以及金字塔多尺度特征融合模块；（2）通过数据集增强和超参数设置对神经网络进行训练优化；（3）完成对神经网络的训练；（4）使用训练好的神经网络对通用图像进行检测，输出对象级的边缘检测图像。与传统边缘检测算子和现有神经网络边缘检测方法相比，本发明具有更好的边缘检效果，检测结果更接近真实值、噪声更少。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20220503

✅ 授权

20200218

?? 实质审查的生效：

20200117

📄 公开

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：17 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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