[发明专利]一种基于深度学习的起重机裂纹检测方法在审
| 申请号： | 202010902450.5 | 申请日： | 2020-09-01 |
| 公开（公告）号： | CN112037205A | 公开（公告）日： | 2020-12-04 |
| 发明（设计）人： | 高钰敏;聂道静;李彬 | 申请（专利权）人： | 湖北微特传感物联研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T3/60;G06T3/40;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 重庆中之信知识产权代理事务所(普通合伙) 50213 | 代理人： | 廖天云 |
| 地址： | 443000 湖北省宜昌*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的起重机裂纹检测方法，包括数据获取、数据标注、神经网络建立、实际检测四个步骤；本发明通过深度学习技术中的卷积神经网络来对起重机大梁的照片进行处理，通过外置的摄像头不断取得起重机大梁的图片，即可随时导入到卷积神经网络模型中进行检测，从而随时随地的保持对起重机的检测，避免突发性裂纹的产生，从而更好的保护起重机大梁，具有更高的安全性能；本发明在建立完成卷积神经网络模型后，只需要架设好对准起重机大梁的摄像机，并将该摄像机连接到处理服务器即可，不需要额外的人工操作过程，也不需要在起重机上安装额外的设备，具有设置方便，检测迅速的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 起重机 裂纹 检测 方法 | ||
【主权项】：
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