[发明专利]基于两阶段卷积神经网络的集装箱表面损伤检测方法在审
| 申请号： | 202110353753.0 | 申请日： | 2021-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN113096085A | 公开（公告）日： | 2021-07-09 |
| 发明（设计）人： | 张艳伟;胡俊峰;谭永庆;胡典雅;杨鹏强 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/40;G06K9/46;G06N3/04 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 许美红 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于两阶段卷积神经网络的集装箱表面损伤检测方法，S1、制作集装箱表面损伤检测训练数据集和测试数据集；S2、构建基于两阶段卷积神经网络的集装箱表面损伤检测模型，两阶段卷积神经网络包括分割网络与分类网络，分割网络对集装箱表面损伤图像样本进行处理以获取损伤分割特征图，分类网络对集装箱表面损伤图像进行损伤类型判断；S3、通过训练数据集和测试数据集训练该集装箱表面损伤检测模型；S4、运用训练好的模型对集装箱表面损伤进行判别并输出检测结果。本发明通过建立两阶段卷积神经网络模型来进行集装箱表面损伤检测，可有效减少识别错误率，提高检测精确度，实现对集装箱表面损伤类型的准确判断。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 阶段 卷积 神经网络 集装箱 表面 损伤 检测 方法 | ||
【主权项】：
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