[发明专利]一种基于遗传算法优化神经网络的织物疵点检测方法在审
| 申请号： | 202011112620.6 | 申请日： | 2020-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN112036541A | 公开（公告）日： | 2020-12-04 |
| 发明（设计）人： | 余灵婕;陈梦琦;支超;祝双武;孙润军;郜仲元;王帅;柯真霞;周尤勇;朱梦秋 | 申请（专利权）人： | 西安工程大学 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00;G01N21/88 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 李红霖 |
| 地址： | 710048 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于遗传算法优化神经网络的织物疵点检测方法，属于数据处理领域。本发明包括：初始化Gabor滤波参数；采集织物疵点图像；标记得到疵点类别和包含疵点的边框，建立PascalVOC数据集；将PascalVOC数据集送入Faster‑RCNN网络训练模型中进行训练，计算mAP；将mAP作为遗传算法的适应度函数，进行变异、交叉和选择得到子代Gabor参数，直至迭代次数达到设定的最大值，输出最优基因型即织物疵点图像的最优滤波参数；调用对应的Faster‑RCNN模型输出织物疵点的位置、类型和准确度。本发明能够很好的将疵点和背景分离，织物检测模型进行疵点的准确率高、通用性好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 遗传 算法 优化 神经网络 织物 疵点 检测 方法 | ||
【主权项】：
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