[发明专利]基于快速深入学习法进行损伤检测的方法有效
| 申请号： | 201910572697.2 | 申请日： | 2019-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN110321948B | 公开（公告）日： | 2023-02-03 |
| 发明（设计）人： | 瓦尔阿波得莫姆阿波得莫姆阿塔贝;努里默罕默德 | 申请（专利权）人： | 瓦尔阿波得莫姆阿波得莫姆阿塔贝 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/40;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 常州兴瑞专利代理事务所(普通合伙) 32308 | 代理人： | 王玲玲 |
| 地址： | 江苏省南京市雨花台区安德门*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于快速深入学习法进行损伤检测的方法，包括：将一个目标的两个以上图像源的一系列结构损伤类型的连续帧序列图像送入dual CNN中提取损伤特征；提取的损伤特征送入SVM分类器进行分类。本发明采用dual‑CNN与Faster R‑CNN相结合的目标检测分析方法，打破了传统的检测时间、定位不准确和人的主观性等局限，同时能够从感兴趣区域获得固定长度的特征向量，以并行处理密集的任务，即能够从多个输入图像应用程序源中提取特征。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 快速 深入 学习 进行 损伤 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于快速深入学习法进行损伤检测的方法，其特征在于，包括：将一个目标的两个以上图像源的一系列结构损伤类型的连续帧序列图像送入dual CNN中提取损伤特征；提取的损伤特征送入SVM分类器进行分类。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于瓦尔阿波得莫姆阿波得莫姆阿塔贝，未经瓦尔阿波得莫姆阿波得莫姆阿塔贝许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910572697.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
