[发明专利]基于深度学习的高清摄像头感光模组检测方法和检测装置在审
| 申请号： | 201910543572.7 | 申请日： | 2019-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN110487511A | 公开（公告）日： | 2019-11-22 |
| 发明（设计）人： | 李乐斌;冯凯敏;谢波;丁莎 | 申请（专利权）人： | 深圳市新晨芯科技有限公司 |
| 主分类号： | G01M11/02 | 分类号： | G01M11/02;G01N21/89;G01N21/958;G03B43/00;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 44251 东莞市神州众达专利商标事务所(普通合伙) | 代理人： | 刘汉民<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市宝安区西乡街*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开基于深度学习的高清摄像头感光模组检测方法和检测装置。基于深度学习的高清摄像头感光模组检测方法包括输入图像：输入图像：输入通过摄像头组采集到的图像，手工生成的图像，软件生成的图像或通过网络获取到的图像；特征提取网络：用于从输入图像中提取特征图，包括多层的第一神经网络，用于从输入图像中提取特征图；分类或/和回归：所述分类用于产生最终的分类结果，所述回归用于产生缺陷的边界框或/和mask，边界框和mask存在其中一个或同时存在。本发明的基于深度学习的高清摄像头感光模组检测方法在小数据样本和样本缺陷多样化的前提下，提高神经网络的泛化能力，解决了训练过程中过拟合和不易收敛等问题，从而实现高准确率，高可靠性的针对高清摄像头感光模组的智能化检测。 | ||
| 搜索关键词： | 高清摄像头 感光模组 输入图像 图像 神经网络 提取特征 边界框 检测 样本 智能化检测 分类结果 高可靠性 检测装置 软件生成 摄像头组 特征提取 网络获取 训练过程 小数据 分类 回归 准确率 多层 拟合 学习 收敛 采集 网络 | ||
【主权项】：
1.基于深度学习的高清摄像头感光模组检测方法，其特征在于：包括如下步骤：/n输入图像：输入通过摄像头组采集到的图像，手工生成的图像，软件生成的图像或通过网络获取到的图像；/n特征提取网络：用于从输入图像中提取特征图，包括多层的第一神经网络，用于从输入图像中提取特征图；/n分类或/和回归：所述分类用于产生最终的分类结果，所述回归用于产生缺陷的边界框或/和mask，边界框和mask存在其中一个或同时存在。/n
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