[发明专利]基于Retinex和YOLOv3模型的隧道异物检测方法有效
| 申请号： | 202010764265.4 | 申请日： | 2020-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN112115767B | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 俞军燕;郑标;高劲;蔡晨晓;周燕;杨毅;梁立东 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学;广州地铁集团有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/17 | 分类号： | G06V20/17;G06V10/30;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 陈鹏 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Retinex和YOLOv3模型的隧道异物检测方法，方法为：利用四旋翼无人机拍摄隧道图像，并将图像传输到地面站进行预处理；利用导向滤波方法从获得的隧道低照度图像中估计出光照分量；根据Retinex理论在对数域中分解出图像的实际颜色，并利用多尺度颜色恢复算法减轻图像失真，完成低照度增强；利用labelimg软件对处理后的隧道图像数据集进行数据标注；利用标注好的数据集训练YOLOv3网络，从而对隧道图像中的异物进行识别。本发明相比于一般的隧道异物检测方法，在进行异物检测时，不易受到光线不足的影响，具有较好的环境适应性，从而能更稳定准确地进行隧道异物检测任务。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 retinex yolov3 模型 隧道 异物 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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