一种铁路工机具的检测方法、系统、装置和存储介质

发明专利有效专利

申请号：
CN202010467531.7
IPC分类号：G06T7/70;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-05-28
申请人：
武汉工程大学;武汉引行科技有限公司

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著录项信息

专利名称	一种铁路工机具的检测方法、系统、装置和存储介质
申请号	CN202010467531.7	申请日期	2020-05-28
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-09-25	公开/公告号	CN111709991A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/70 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/70 确定物体或摄像机的姿态、方向（摄像机校准G06T 7/80）〔2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;7;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	武汉工程大学;武汉引行科技有限公司	申请人地址	湖北省武汉市东湖新技术开发区光谷一路206号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	武汉工程大学,武汉引行科技有限公司	当前权利人	武汉工程大学,武汉引行科技有限公司
发明人	陈灯;杨瑾;王司恺;魏巍;张彦铎;吴云韬;周华兵;刘玮;段功豪;卢涛;于宝成;鞠剑平;唐剑隐;徐文霞;彭丽;王逸文
代理机构	北京轻创知识产权代理有限公司	代理人	陈晓华

摘要

本发明涉及一种铁路工机具的检测方法、系统、装置和存储介质，方法包括获取多个工机具图像，根据所有工机具图像制作数据集；构建深度卷积神经网络，利用数据集和深度卷积神经网络构建反射图像提取网络，根据深度卷积神经网络和反射图像提取网络得到特征检测网络，根据深度卷积神经网络、反射图像提取网络和特征检测网络得到初始检测网络模型；利用数据集对初始检测网络模型进行训练，得到目标检测网络模型；根据目标检测网络模型对待检测工机具图像进行检测，得到检测结果。本发明可有效解决背景复杂、光照不均以及目标尺度差异大、形态复杂和存在遮挡等问题，对铁路工机具进行快速而准确地目标检测，实现铁路工机具的自动清点。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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