一种基于深度学习的针织面料组织循环基元分割方法和装置
申请号:CN202411524668
申请日期:2024-10-29
公开号:CN119693399A
公开日期:2025-03-25
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于深度学习的针织面料组织循环基元分割方法,包括以下步骤:获取针织面料图像,采用训练好的深度学习模型对针织面料图像进行多尺度特征提取;在提取的特征图中筛选出峰值点,根据峰值点之间的距离构建霍夫投票空间,基于霍夫投票空间确定循环基元尺寸;基于循环基元尺寸对针织面料组织循环基元进行分割。该方法不仅提升了分析过程的速度,还确保了结果的高精度,为针织面料组织循环基元分割提供了一种更为高效和可靠的方法。
技术关键词
针织面料
基元
最佳特征
分割方法
多尺度特征提取
组织
坐标
数学拟合方法
尺寸
图像
正态分布函数
多分支结构
空间金字塔
概率密度函数
深度学习模型
特征提取模块
分割装置
计算机程序产品
处理器