[发明专利]一种基于深度学习模型的危险品检测方法和系统在审
| 申请号： | 202110613624.0 | 申请日： | 2021-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN113255797A | 公开（公告）日： | 2021-08-13 |
| 发明（设计）人： | 张赛;吴明轩;杨信;华蓉 | 申请（专利权）人： | 通号智慧城市研究设计院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京纪凯知识产权代理有限公司 11245 | 代理人： | 赵悦 |
| 地址： | 100160 北京市丰台区*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明属于危险品检测技术领域，涉及一种基于深度学习模型的危险品检测方法和系统：通过光学镜头和红外镜头同时进行图像采集，并将光学图像和红外图像融合获得融合图像；对融合图像进行标定，并给出对应的标签；根据标签设定模型初始参数，并采用标定后的融合图像对模型进行预训练；对经过训练的模型进行验证，统计检测错误的融合图像，根据其特征对图像进行补充，并采用融合图像和补充后的图像对模型进行二次训练，获得最佳检测模型；将实际场景中光学镜头和红外镜头采集的图像进行融合，随后输入最佳检测模型获得危险品检测结果。其通过将红外镜头和光学镜头相结合，解决了光线较暗时无法捕捉图像的问题，实现了全天候目标检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 模型 危险品 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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