一種基于深度學習的臺區(qū)部件檢測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202111075840.0 申請日 -
公開（公告）號 CN113963172A 公開（公告）日 2022-01-21
申請公布號 CN113963172A 申請公布日 2022-01-21
分類號 G06V10/44（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 毛江山;范明;邵航;鄒會權(quán);高坤;李紅日;雷強;鄔成鋒;王磊;馬振琦;彭坤;陳萬昆;屠佳曄;陳登波;徐濤;郝棟梁;龍鵬;白俊;路凱 申請（專利權(quán)）人 嘉興市恒光電力建設(shè)有限責任公司濱海分公司
代理機構(gòu) 杭州杭誠專利事務(wù)所有限公司 代理人 劉正君
地址 314001浙江省嘉興市南湖區(qū)城北路99號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于深度學習的臺區(qū)部件檢測方法，克服了現(xiàn)有技術(shù)現(xiàn)有技術(shù)的人工測量成本高、耗時久的問題，包括：S1、進行樣本收集，收集多個地區(qū)標準臺區(qū)的多種距離、角度、方位的圖片數(shù)據(jù)；S2、對收集到的樣本進行樣本標注；S3、樣本經(jīng)過調(diào)整后輸入臺區(qū)部件檢測模型進行模型訓(xùn)練和待測樣本圖片預(yù)處理；S4、進行模型推理。本發(fā)明本案可以通過對圖片進行處理和計算完成巡檢對臺區(qū)部件進行質(zhì)量判斷，并根據(jù)結(jié)果判斷臺區(qū)安裝是否規(guī)范，能夠縮短巡檢時間，實現(xiàn)臺區(qū)部件量化指標的測量；通過雙目相機進行樣本收集，且可以規(guī)范部件安裝位置距離的測量，便于對圖片數(shù)據(jù)進行下一步處理。