摘要
本发明公开了一种基于改进YOLO的自动计算超声图像像素距离方法,为更加准确和完整的检测超声图像中的刻度尺,对YOLO默认锚框尺寸进行优化,聚类选择标尺的最优锚框比例,在原YOLO矩形框回归损失的基础上提出标尺目标框高度惩罚损失,约束输出的目标框高度;为进一步完整输出标尺检测框,提出基于标尺先验的注意力机制,将标尺目标框转换为mask在空间角度为特征图提供标尺空间权重,使YOLO网络更关注超声图像的标尺区域,减少超声图像的背景干扰,提高目标框检测完整性;针对标尺位于超声背景下无法准确提取刻度问题提出超声视频帧融合策略,融合过滤位置相邻的视频帧,得到像素不变的元素位置,从而准确提取出标尺刻度。
技术关键词
标尺
图像像素
刻度
注意力机制
Kmeans算法
斑点
线段
文本区域检测
字符识别
坐标
分支
输出特征
全局平均池化
矩阵
检测超声
视频帧