[发明专利]一种基于深度学习的车载隧道缺陷在线检测系统及方法在审
| 申请号： | 202011003709.9 | 申请日： | 2020-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN112113978A | 公开（公告）日： | 2020-12-22 |
| 发明（设计）人： | 范国海;胡文锐;徐邵伟;陈茹;吕太洪;薛晓利 | 申请（专利权）人： | 成都国铁电气设备有限公司 |
| 主分类号： | G01N21/95 | 分类号： | G01N21/95;G01N21/88;G01S13/06;G01S13/60;G06K17/00 |
| 代理公司： | 成都时誉知识产权代理事务所(普通合伙) 51250 | 代理人： | 叶斌 |
| 地址： | 610000 四川省成都市双*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的车载隧道缺陷在线检测系统及方法，涉及计算机视觉、图像处理技术领域，系统包括数据采集模块、GPU服务器实时检测模块与缺陷报警模块，方法包括：S1，数据采集模块采集隧道缺陷图像数据以及定位信息；S2，GPU服务器实时检测模块对隧道缺陷图像数据进行预处理后进行检测，将检测结果及定位信息传送到缺陷报警模块；S3，缺陷报警模块对检测出的隧道缺陷进行定位确认，判断是否存在隧道缺陷，如果存在隧道缺陷，则确认缺陷的位置信息与类别，并将检测结果输出到终端报警设备，否则返回执行步骤S1，本发明采用GPU服务器并行处理数据，快速、准确地定位隧道缺陷位置，并将检测结果隧道缺陷、缺陷位置信息传送到报警设备。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 车载 隧道 缺陷 在线 检测 系统 方法 | ||
【主权项】：
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