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摘要
本发明提供一种基于人工智能的免标记仪器设备特征锚点检测方法,包括：采集足够表征该仪器设备操作过程的图像或该仪器设备完整操作过程视频,使用k-means对筛选Na张图像,其中Ntr张训练图像及Nte张测试图像；在Ntr张训练图像、Nte张测试图像上标记需要检测的特征锚点,生成训练响应图像、测试响应图像；以训练图像作为输入,训练响应图像作为输出,训练DeepLabCut卷积神经网络,达到收敛目标后,形成训练完成的神经网络；将测试图像输入到卷积网络中,以输出响应图像上的最大响应值点作为检出锚点,并计算检出锚点与实际锚点间的距离,用于评价网络效果；将任意需要提取特征锚点的图像输入卷积神经网络,输出特征锚点、对应位置及其置信度。
- 单位
