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一种铁路货检高清图像智能识别方法和系统【异议或纠错】

档案编号: CQ-057-2563-0872
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/44;G06V10/42;G06V10/24;G06N3/0464;G06N3/084类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明涉及一种铁路货检高清图像智能识别方法和系统,该方法包括如下步骤:(1)选取多个车型的货车拍摄货车场景图像,构建货车病害数据集;(2)获取待检测的货车过车图像;(3)基于全局多维度注意力机制对待检测的货车过车图像进行分类;(4)基于Faster-RCNN深度学习神经网络,检测待检测的货车过车图像是否存在病害,并对病害进行定位;(5)识别病害。本发明涉及视觉技术在铁路货车病害识别中的应用,将深度神经网络技术与图像检测识别技术结合起来,应用于货车病害智能识别领域,可以克服传统货车病害图像检测识别技术的不足,能够解决传统货车病害检测识别中效率、成本、安全等问题。
附件下载:  (原始资料备查)

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