[发明专利]一种基于深度学习的开关一致性实时检测方法有效
申请号: | 202011485490.0 | 申请日: | 2020-12-16 |
公开(公告)号: | CN112598040B | 公开(公告)日: | 2021-11-02 |
发明(设计)人: | 周恩;徐建楚;黄志炳;张秋声;胡威 | 申请(专利权)人: | 浙江方圆检测集团股份有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人: | 邱启旺 |
地址: | 310018 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明提供了一种基于深度学习的开关一致性实时检测方法,分别采集待检测的三个开关的图片并进行归一化和统一尺寸处理;再将图片送入训练好的开关检测网络模型进行前向推理预测,开关检测网络模型采用resnet50融合IBN结构作为整个检测网络的backbone,其输出分别连接分类网络和分割网络,分类网络用于预测输入图片的开关的类别,分割网络用于预测输入图片中物体的像素级别位置。最后进行开关一致性判断。本发明设计的检测网络backbone采用resnet50+IBN的结构,增强了网络的特征提取能力,并结合实际应用需求设计了结合类别置信度损失、bounding box损失、分割损失的网络损失函数,使网络更好的收敛;设计的检测网络,可以一次性解决位置检测和类别检测的问题,能够实时检测。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 学习 开关 一致性 实时 检测 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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