[发明专利]基于人工智能的车底缺陷检测方法、装置、设备及系统在审
| 申请号： | 201810973612.7 | 申请日： | 2018-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN109242835A | 公开（公告）日： | 2019-01-18 |
| 发明（设计）人： | 张旻澍;黄宇 | 申请（专利权）人： | 深圳市兆泰云智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/00 |
| 代理公司： | 厦门智慧呈睿知识产权代理事务所(普通合伙) 35222 | 代理人： | 杨玉芳 |
| 地址： | 518101 广东省深圳市宝安区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于人工智能的车底故障检测方法、装置、设备及系统，方法包括：获取图像采集设备采集的车底图像；对所述车底图像进行预处理，并对预处理得到的车底图像进行分割定位，得到待检测部件图像；根据预先建立的深度神经网络模型对所述待检测部件图像进行故障识别，以计算所述待检测部件图像对应的车部件存在故障的概率；其中，所述深度神经网络模型通过对经过预处理后的带标签的样本图像集进行训练获得；所述样本图像集包括正样本图像以及负样本图像；当所述概率大于预设的阈值时，判断所述车部件可能存在故障，标记所述待检测部件图像。基于本发明，可实现自动化的车底故障检测，提高了检测效率以及检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 待检测部件 预处理 车底图像 图像 神经网络模型 设备及系统 人工智能 故障检测 样本图像 负样本图像 正样本图像 采集设备 故障识别 获取图像 缺陷检测 预先建立 阈值时 概率 检测 预设 自动化 标签 采集 分割 | ||
【主权项】：
1.一种基于人工智能的车底故障检测方法，其特征在于，包括：获取图像采集设备采集的车底图像；对所述车底图像进行预处理，并对预处理得到的车底图像进行分割定位，得到待检测部件图像；根据预先建立的深度神经网络模型对所述待检测部件图像进行故障识别，以计算所述待检测部件图像对应的车部件存在故障的概率；其中，所述深度神经网络模型通过对经过预处理后的带标签的样本图像集进行训练获得；所述样本图像集包括正样本图像以及负样本图像；当所述概率大于预设的阈值时，判断所述车部件可能存在故障，标记所述待检测部件图像。
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