[发明专利]一种基于深度学习的三维编制物编制密度检测方法有效
| 申请号： | 202110564520.5 | 申请日： | 2021-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN113283499B | 公开（公告）日： | 2022-09-13 |
| 发明（设计）人： | 汪俊;单忠德;谢乾;涂启帆 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06N20/00 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人： | 苏良 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的三维编制物编制密度检测方法，包括：将三维编制物表面数据集划分成训练集和验证集，构建深度学习网络模型进行训练和验证；深度学习网络模型能够精准检测出三维编制物表面图像上每个纵横线单体的分类和位置信息，然后基于模型输出检测结果，依据对纵横线检测的预测框坐标，使用统计方法计算出纵横线的密度。本发明的三维编制物编制密度检测方法准确率高，效率高，能达到实时检测的效果，降低人为主观性的干扰，提升三维编制物质量，保证产品生产的可靠性。同时，本发明填补了三维编制物编制密度自动化检测技术的空白，提高了三维编制物一致性检测的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 三维 编制 密度 检测 方法 | ||
【主权项】：
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