用于轨道交通车辆零部件图像识别模型的样本制作方法
基本信息
| 申请号 | CN201810651807.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN109241986A | 公开（公告）日 | 2019-01-18 |
| 申请公布号 | CN109241986A | 申请公布日 | 2019-01-18 |
| 分类号 | G06K9/62;G06N20/00;G06Q10/00 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 赵延军;杨勇;张新宇;李申 | 申请（专利权）人 | 北京飞鸿云际科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京汲智翼成知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 北京飞鸿云际科技有限公司 |
| 地址 | 100095 北京市海淀区锦带路88号院1号楼4层409 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种用于轨道交通车辆零部件图像识别模型的样本制作方法，包括如下步骤：将车辆检视部位按照车辆结构及功能进行划分，对得到的划分小区域进行编码得到零部件编码标签列表；对拍摄的原始图像进行处理和统一命名；对处理后的图像按照车型、部位进行归类；对归类的图像进行编码标签标注，获得带有编码标签的图像以及相对应的XML文件，即为训练样本。该方法不仅能够有效解决通过卷积神经网络技术对轨道交通车辆图像进行智能识别的建模问题，而且通过对该方法得到的训练样本进行机器学习得到的智能识别模型，在实际应用中能够对轨道交通车辆的故障部位进行有效筛选。 |
