[发明专利]一种基于深度学习的轮对光条图像的修复方法有效
申请号: | 202110350173.6 | 申请日: | 2021-03-31 |
公开(公告)号: | CN113096037B | 公开(公告)日: | 2023-08-22 |
发明(设计)人: | 冀振燕;宋晓军;郭晓轩;冯其波;吴梦丹 | 申请(专利权)人: | 北京交通大学 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00;G06V10/74;G06V10/80;G06V10/82 |
代理公司: | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人: | 黄晓军 |
地址: | 100044 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明提供了一种基于深度学习的轮对光条图像的修复方法。该方法包括:采集待修复的轮对光条图像,将待修复的轮对光条图像输入循环网络中;在循环网络中,利用软编码Pconv层和非对称相似度模块对待修复的轮对光条图像进行循环渐进式的修复处理;将所述循环网络输出的多个修复特征图进行特征融合,得到融合特征图,利用损失函数结合MS‑SSIM损失项计算所述融合特征图与真值图像之间的差异值,根据差异值调整所述融合特征图,得到修复后的轮对光条图像。本发明实施例的方法能够对轮对多线激光光条图像进行有效的光斑修复和局部断裂修补,能准确还原断裂区域的光条;并且本发明在光斑区域的修复效果也很不错,能够达到当前实际工业环境下的精度要求。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 学习 轮对 图像 修复 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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