[发明专利]一种基于深度学习的烟包缺支检测方法在审
| 申请号： | 202111381821.0 | 申请日： | 2021-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN114092741A | 公开（公告）日： | 2022-02-25 |
| 发明（设计）人： | 刘敏;张义伟;徐洋;金怀国;龚灿 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第四十一研究所 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N5/04;H04L67/02;H04L67/06 |
| 代理公司： | 青岛智地领创专利代理有限公司 37252 | 代理人： | 肖峰 |
| 地址： | 233010 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的烟包缺支检测方法，属于烟包缺支检测技术领域，通过烟包缺支检测系统完成烟包缺支状态的在线智能识别与分类，具体包括如下步骤：采集样本烟包滤嘴侧图像；采用图像处理技术，对取得的烟包滤嘴侧图像进行数据增强，扩充样本数据；根据样本数据，基于Keras框架和DenseNet轻量级卷积神经网络训练滤嘴侧分类模型；通过本地和Web两种检测方式调用滤嘴侧分类模型，实时采集待检测烟包滤嘴侧图像，进行烟包缺支判决。本发明采用基于深度学习模型的烟包缺支在线检测算法，对比传统的图像算法，检测准确性高，鲁棒性强；发布的RESTful接口，可以充分利用有限的GPU硬件资源，同时扩展深度学习模型的应用场景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 烟包缺支 检测 方法 | ||
【主权项】：
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