一种基于改进YOLO的建筑预埋件检测方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN201911328091.0
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/46;G06N3/04;G06T3/00;G06T3/60
申请日期：
2019-12-20
申请人：
山东大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于改进YOLO的建筑预埋件检测方法及系统
申请号	CN201911328091.0	申请日期	2019-12-20
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-05-19	公开/公告号	CN111178206A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;T;3;/;0;0;;;G;0;6;T;3;/;6;0查看分类表>
申请人	山东大学	申请人地址	山东省青岛市即墨滨海路72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	山东大学	当前权利人	山东大学
发明人	姜向远;邢金昊;于敦政;陈菲雨;贾磊;马思乐;陈纪旸;栾义忠;杜延丽;岳文斌;马晓静
代理机构	济南圣达知识产权代理有限公司	代理人	李琳

摘要

本公开提供了一种基于改进YOLO的建筑预埋件检测方法及系统，获取建筑预埋件的图片，并对图片中建筑预埋件进行标定，形成数据集，将数据集分为训练集和测试集；利用MobileNet网络代替YOLO检测算法中的Darknet53网络作为特征提取网络，构建改进YOLO检测模型，利用训练集训练所述改进YOLO检测模型，直到满足测试集的测试要求，得到最终的检测模型；获取待在建的建筑工地的空中图片，对图片进行翻转、不同尺度的仿射变换以及高斯模糊处理，作为输入图片，利用最终的检测模型对输入图片进行识别，得到预埋件检测结果。

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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该专利没有被任何外部专利所引用！

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