一种检测地铁车侧巡检图像上工件的位置和类型的方法
基本信息
| 申请号 | CN202011417538.4 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112418155A | 公开（公告）日 | 2021-02-26 |
| 申请公布号 | CN112418155A | 申请公布日 | 2021-02-26 |
| 分类号 | G06K9/46(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06K9/00(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 张朝龙;周治宇;周帆;王健;王贵东;朱均;梁海清;朱冬 | 申请（专利权）人 | 成都川哈工机器人及智能装备产业技术研究院有限公司 |
| 代理机构 | 成都行之专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 李朝虎 |
| 地址 | 610000四川省成都市中国（四川）自由贸易试验区成都高新区天府大道北段966号天府国际金融中心四号楼5层【40530-40543】号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种检测地铁车侧巡检图像上工件的位置和类型的方法，使用软件算法替代人工操作，使用地铁列车车侧工件检测和识别模型，可用于开发智能的地铁巡检系统，以替代人工观察的检测方式，本发明以YOLOv4为基础构建地铁列车车侧工件定位和识别模型，YOLOv4在目标检测应用中具有非常好的效果，本发明把这一能力迁移都地铁巡检应用中，可有效提高列车车侧工件定位的准确性；为后续的缺陷分析提供了有力的支持，通过使用本发明的检测模型，可以从地铁车身扫描图片中快速准确地定位工件，并分割出子图区域，这些输出的图片只包含一种已知型号的工件，极大方便了后续对工件状态的分析，降低了后续分析的难度。 |
