[发明专利]基于深度神经网络的汽车损伤检测方法和系统有效
| 申请号： | 201810653240.X | 申请日： | 2018-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN108985343B | 公开（公告）日： | 2020-12-25 |
| 发明（设计）人： | 黄贤俊 | 申请（专利权）人： | 深源恒际科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 北京汇信合知识产权代理有限公司 11335 | 代理人： | 夏静洁 |
| 地址： | 100086 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的汽车损伤检测方法和系统，其中，汽车损伤检测方法包括：获取特定角度的汽车损伤检测照片；对汽车损伤检测照片进行外观部件分割，并确定每一外观部件的位置和类型；利用深度卷积神经网络对每一外观部件进行损伤检测；对所有外观部件的损伤检测结果进行融合评估，并输出汽车的损伤部件及置信度。通过本发明的技术方案，能获取极高的准确率和召回率，使用便捷简单，对前端设备无特殊要求，提高了推广性和汽车损伤检测的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 汽车 损伤 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度神经网络的汽车损伤检测方法，其特征在于，包括：获取特定角度的汽车损伤检测照片；对所述汽车损伤检测照片进行外观部件分割，并确定每一外观部件的位置和类型；利用深度卷积神经网络对每一所述外观部件进行损伤检测；对所有所述外观部件的损伤检测结果进行融合评估，并输出所述汽车的损伤部件及置信度。
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