基于深度学习和边缘检测的玻璃污垢智能检测方法及系统

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基于深度学习和边缘检测的玻璃污垢智能检测方法及系统
申请号:CN202411962513
申请日期:2024-12-30
公开号:CN119904422A
公开日期:2025-04-29
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于深度学习和边缘检测的玻璃污垢智能检测方法,属于玻璃污垢检测领域,首先构建玻璃污垢目标检测图像数据集;然后通过构建并训练玻璃污垢图像检测模型,利用图像数据集训练构建好的图像检测模型,再通过训练好的玻璃污垢图像检测模型,对待检测图像进行玻璃污垢区域的检测,得到检测框;另一方面,通过边缘检测方法,对待检测图像进行边缘检测,得到边缘区域图;最后将所述检测框与所述边缘区域图结合,对待检测图像中玻璃污垢区域的定位及轮廓分割。本发明避免了大量的训练集标注,降低了成本,深度学习与边缘检测相结合的方式提高了模型性能和精度,而将检测结果传输给机器人控制系统,还能够协助完成工业垃圾清洁。
技术关键词
图像检测模型 智能检测方法 污垢 玻璃 边缘检测方法 特征提取模块 融合特征提取 智能检测系统 检测头 多尺度特征 边缘轮廓 机器人控制系统 卷积模块 输入多尺度 线性 数据