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本发明公开了一种基于卷积神经网络多尺度特征融合的中医舌图像齿痕自动检测方法，以卷积神经网络VGG16作为基础网络提取特征；提出了多尺度特征融合模块和特征增强模块，分别用于对卷积神经网络的不同尺度特征进行融合，并对融合后的特征进行增强，形成4个检测层；最后采用SSD方法在这4个检测层上分别进行齿痕检测，并采用非极大值抑制方法对各个检测结果进行融合，得到最终的齿痕检测结果。本发明可以提高各检测层的特征表达能力，实现中医舌图像中齿痕的自动、准确检测，在检测精度上与传统方法相比具有明显优势，可以满足实际应用需求。本发明大大降低了网络模型的复杂度。本方法在检测精度上具有明显的优势，可以满足实际的应用需求。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202111343980.1
Filing Date： 2021-11-14
Publication Date： 2024-04-02
Pub. No.： CN113989269B
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 授权
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