卷积神经网络圆检测方法用于多硬币检测

作者：张敬峰; 蔡畅; 林靖宇^*

来源：小型微型计算机系统, 2022, 43(07): 1445-1451.

DOI：10.20009/j.cnki.21-1106/TP.2021-0005

• 圆检测
• 卷积神经网络
• 边缘图
• 目标检测
• 语义分割

为了开发一种检测精度高，检测速度快的圆检测方法，研究者们进行了大量的研究.然而，现有的圆检测方法都依赖于边缘检测器获取的边缘图进行计算，边缘图不仅包含大量无效边缘，而且将有效的圆弧边缘也混杂为一体，不利于多圆检测.受到卷积神经网络在其他领域成功的启发，本文提出一种基于卷积神经网络的圆检测方法.本文方法利用目标检测技术和语义分割技术将多圆检测任务划分为多个单圆检测任务，并且能准确地提取圆的边缘信息(不包含背景和纹理的边缘).为了训练检测模型和验证方法的有效性，本文收集了硬币图像进行标注作为数据集，并通过实验对比三种优秀的圆检测方法.实验结果表明，本文的圆检测方法获得了较高的检测精度，在测试集上优于所有对比方法.

• 单位
  广西大学