[发明专利]一种基于深度学习的鸡胴体缺陷高光谱图像检测方法有效
| 申请号： | 202310502718.X | 申请日： | 2023-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN116563237B | 公开（公告）日： | 2023-10-20 |
| 发明（设计）人： | 王慧慧;张宇康;李春鹏;段留奎;张旭;刘阳;杨继新;李胜杰 | 申请（专利权）人： | 大连工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/26;G06V10/80;G06V10/44;G06V10/82;G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102 | 代理人： | 王海波 |
| 地址： | 116034 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明属于机器视觉高光谱图像检测领域，公开一种基于深度学习的鸡胴体缺陷高光谱图像检测方法，包括：高光谱数据处理模块，用于处理鸡胴体高光谱图像数据；图像处理与数据集制作模块，用于对高光谱数据处理模块输出的原始图像进行图像处理，并制作数据集；目标检测模块，构建改进的Faster RCNN模型用以检测和框选鸡胴体缺陷目标；语义分割模块，用改进的U‑net模型对目标检测模块输出的边界框图像进行缺陷精准分割。本发明针对鸡胴体缺陷的特点，将将Faster RCNN模型与U‑net模型联用，既发挥了Faster RCNN模型的快速性也发挥了U‑net模型高精度的优势，提高了鸡胴体缺陷检测的准确性和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 胴体 缺陷 光谱 图像 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于大连工业大学，未经大连工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202310502718.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
