[发明专利]基于回归算法的目标检测方法及系统在审
| 申请号： | 201811547328.X | 申请日： | 2018-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN109815800A | 公开（公告）日： | 2019-05-28 |
| 发明（设计）人： | 苏超;胡金磊;刘章浚;汪林生;邝振星;罗建军;阮伟聪;欧阳业;黄绍川;张峰;陈浩;欧锐明;唐小亮;尹祖春 | 申请（专利权）人： | 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司清远供电局 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 李强 |
| 地址： | 510000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于回归算法的目标检测方法及系统，涉及图像检测技术领域，该方法包括获取待检测设备现场图像并构建样本数据库；建立深度学习的检测模型；将样本数据库中的图像进行网格划分处理后输入检测模型进行迭代训练，直至达到预设的训练准确度；获取带有待检测设备的图像以形成验证集，将验证集中的图像输入检测模型进行验证，直至达到预设的验证准确度；获取带有待检测设备缺陷的图像以形成测试集，将测试集中的图像输入检测模型进行测试，直至达到预设的测试准确度；将待检测图像输入检测模型进行检测，以输出目标缺陷图像。本发明实施例提供的目标检测方法及系统，可以智能筛选目标对象，提高了目标检测的准确率和及时性。 | ||
| 搜索关键词： | 目标检测 预设 检测 样本数据库 准确度 检测设备 输入检测 图像输入 验证 图像 算法 图像检测技术 测试准确度 待检测设备 待检测图像 测试 迭代训练 目标对象 缺陷图像 输出目标 现场图像 智能筛选 测试集 验证集 回归 准确率 构建 网格 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于回归算法的目标检测方法，其特征在于，包括：获取待检测设备现场图像，并根据所述待检测设备现场图像构建样本数据库；建立深度学习的检测模型，所述检测模型的输入为所述样本数据库中的原始图像，所述检测模型的输出为缺陷图像；将所述样本数据库中的图像进行网格划分处理后输入所述检测模型进行迭代训练，直至达到预设的训练次数阈值或达到预设的训练准确度；获取带有待检测设备的图像以形成验证集，将所述验证集中的图像进行网格划分处理后输入所述训练完成后的检测模型进行验证，直至达到预设的验证次数阈值或达到预设的验证准确度；获取带有待检测设备缺陷的图像以形成测试集，将所述测试集中的图像进行网格划分处理后输入所述验证完成后的检测模型进行测试，直至达到预设的测试次数阈值或达到预设的测试准确度；将待检测图像输入所述测试完成后的检测模型进行检测，以输出目标缺陷图像。
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