[发明专利]一种基于深度学习的机柜灯状态识别方法在审
| 申请号： | 201810926063.8 | 申请日： | 2018-08-15 |
| 公开（公告）号： | CN109086781A | 公开（公告）日： | 2018-12-25 |
| 发明（设计）人： | 余贵珍;张艳飞;张思佳;牛欢;张力 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 厦门福贝知识产权代理事务所(普通合伙) 35235 | 代理人： | 郝学江 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的机柜灯状态识别方法，包括以下步骤：初始化模型参数，获得模型与对应的模型参数；通过相机获取机柜灯状态的图片；基于深度学习技术识别图片中的灯和灯组；根据不同机柜状态设置不同的识别目标和判断异常的阈值；基于寻找轮廓的算法获得实际工作中机柜灯组内灯的数量；将所述灯的数量与所述阈值进行比较，进而识别机柜灯的状态。本发明通过引入深度学习技术，能够实现自动识别机柜灯状态的目的，进而判断机柜是否正常工作。本发明无需在机柜内植入软件或串接新的设备，工作过程不受环境影响，工作效率、识别精度和鲁棒性高。 | ||
| 搜索关键词： | 机柜 灯状态 模型参数 学习 自动识别机 工作效率 环境影响 技术识别 植入软件 状态设置 初始化 鲁棒性 串接 柜灯 算法 在机 相机 引入 图片 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的机柜灯状态识别方法，其特征在于，包括以下步骤：初始化模型参数，获得模型与对应的模型参数；通过相机获取机柜灯状态的图片；基于深度学习技术识别图片中的灯和灯组；根据不同机柜状态设置不同的识别目标和判断异常的阈值；基于寻找轮廓的算法获得实际工作中机柜灯组内灯的数量；将所述灯的数量与所述阈值进行比较，进而识别机柜灯的状态。
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