基于深度学习的铁路沿线电线杆及杆号检测方法和装置
基本信息
| 申请号 | CN202210205240.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114694130A | 公开（公告）日 | 2022-07-01 |
| 申请公布号 | CN114694130A | 申请公布日 | 2022-07-01 |
| 分类号 | G06V20/62（2022.01）I;G06V30/148（2022.01）I;G06V30/19（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06K9/62（2022.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 徐志洁;田宇;张健钦 | 申请（专利权）人 | 北京建筑大学 |
| 代理机构 | 北京远大卓悦知识产权代理有限公司 | 代理人 | - |
| 地址 | 100044北京市西城区展览馆路1号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明实施例公开了基于深度学习的铁路沿线电线杆及杆号检测方法和装置。所述方法，包括：获取待检测铁路沿线场景图像，其中，所述待检测铁路沿线场景图像包含电线杆；通过第一目标预测网络对所述待检测铁路沿线场景图像进行目标检测，得到电线杆和杆号区域的检测结果，其中，所述杆号区域包含电线杆号牌和所述电线杆号牌周围的背景区域；根据所述杆号区域的检测结果，从所述待检测铁路沿线场景图像中分割出杆号区域图像；通过第二目标预测网络对所述杆号区域图像进行目标检测，得到电线杆杆号的检测结果。基于该方法和装置，可以提高对于铁路沿线场景图像中电线杆及杆号的检测效率和检测精度。 |
