一种端到端的动车组入所缺陷检测的孪生网络方法
基本信息
| 申请号 | CN201811382037.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN109559301A | 公开（公告）日 | 2019-04-02 |
| 申请公布号 | CN109559301A | 申请公布日 | 2019-04-02 |
| 分类号 | G06T7/00（2017.01）I; G06N3/04（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 顾晓东; 付莹; 王士昭 | 申请（专利权）人 | 江苏君英天达人工智能研究院有限公司 |
| 代理机构 | 南京众联专利代理有限公司 | 代理人 | 江苏第二师范学院（江苏省教育科学研究院）; 江苏君英天达人工智能研究院有限公司 |
| 地址 | 210000 江苏省南京市北京西路77号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 一种端到端的动车组入所缺陷检测的孪生网络方法，所述的视觉检测方法为一孪生网络，包括两个相同的类似于YOLO V3的卷积神经网络和后续的循环卷积层，循环卷积可以通过快速傅里叶变换的点乘得到，输出特征图，得到目标的定位和缺陷的检测。本发明提供一种端到端的动车组入所缺陷检测的孪生网络方法，涵盖目标零件的定位和缺陷检测，从而能够极大地提高检测准确率、提升检修效率。 |
