[发明专利]屏幕老化检测模型训练方法及屏幕老化检测方法

权利要求书

1.一种屏幕老化检测模型训练方法，其特征在于，包括步骤：

获取训练屏幕图片；

对所述训练屏幕图片进行老化损耗信息标注，获得标注屏幕图片；

根据所述标注屏幕图片建立标注屏幕数据集；

以所述标注屏幕数据集建立神经网络结构，获得用于检测屏幕老化的屏幕老化检测模型。

2.根据权利要求1所述的屏幕老化检测模型训练方法，其特征在于，在所述对所述训练屏幕图片进行老化损耗信息标注的过程之前，还包括步骤：

对所述训练屏幕图片作图像预处理。

3.根据权利要求2所述的屏幕老化检测模型训练方法，其特征在于，所述对所述训练屏幕图片作图像预处理的过程，包括步骤：

对所述训练屏幕图片进行细节增强处理。

4.根据权利要求3所述的屏幕老化检测模型训练方法，其特征在于，所述对所述训练屏幕图片进行细节增强处理的过程，包括步骤：

通过增强函数对所述训练屏幕图片的色彩、亮度和纹理进行细节增强处理；其中，所述增强函数包括基于偏置值调整后的伽马函数。

5.根据权利要求2至4任意一项所述的屏幕老化检测模型训练方法，其特征在于，所述对所述训练屏幕图片作图像预处理的过程，包括步骤：

对所述训练屏幕图片进行裁剪处理。

6.根据权利要求1所述的屏幕老化检测模型训练方法，其特征在于，所述以所述标注屏幕数据集建立神经网络结构的过程，包括步骤：

重设所述神经网络结构内的损失函数和学习率；

修改所述神经网络结构内的池化操作算法和过滤器数量。

7.根据权利要求6所述的屏幕老化检测模型训练方法，其特征在于，所述以所述标注屏幕数据集建立神经网络结构的过程，包括步骤：

在所述神经网络结构添加用于检测屏幕老化的检测层；其中，所述检测层用于输出作为屏幕老化检测结果的最优权重。

8.根据权利要求1所述的屏幕老化检测模型训练方法，其特征在于，所述标注屏幕数据集包括标注屏幕训练集和标注屏幕验证集；其中，所述标注屏幕训练集与标注屏幕验证集的比值大于1。

9.根据权利要求1所述的屏幕老化检测模型训练方法，其特征在于，所述神经网络结构包括以yolov3为基础的神经网络。

10.一种屏幕老化检测方法，其特征在于，包括步骤：

获取待检测屏幕图片；

将所述待检测屏幕图片输入屏幕老化检测模型，获得屏幕老化检测结果。