[发明专利]一种基于YOLO v3神经网络的工业零件检测方法在审
| 申请号： | 202010196158.6 | 申请日： | 2020-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN111429418A | 公开（公告）日： | 2020-07-17 |
| 发明（设计）人： | 张静;刘凤连;郭纪志;汪日伟;李文龙;李雷辉;孟赵明;肖峻熙;俎晨洋 | 申请（专利权）人： | 天津理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 | 代理人： | 王雨晴 |
| 地址： | 300384 天津市西青*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于YOLO v3神经网络的工业零件检测方法，包括以下步骤：步骤1、采集工业零件视频样本；步骤2、获取步骤1采集的工业零件的视频样本的单帧图像，形成基础数据集，对基础数据集的图像进行数据增强后形成工业零件数据集，并对工业零件数据集中的工业零件的位置和类别信息进行标注，将标注好的工业零件数据集分为样本训练集、验证集和测试集；步骤3、生成训练好的工业零件的卷积神经网络检测模型；步骤4、将测试集输入改进的工业零件卷积神经网络检测模型，得到检测结果。本发明能够在动态的环境下快速、高效地识别工业零件的检测和分类等操作。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 yolo v3 神经网络 工业 零件 检测 方法 | ||
【主权项】：
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