基于深度学习的塔式起重机检测方法及系统

本发明公开了基于深度学习的塔式起重机检测方法及系统，方法包括图像采集、初次图像优化、细节增强、聚合修正、建立塔式起重机检测模型和塔式起重机检测。本发明属于塔机检测领域，具体是指基于深度学习的塔式起重机检测方法及系统，本方案针对性调适衰减通道，提升图像颜色真实性；采用全域分区域延展与局域分布增强策略，基于聚合修正，减少因信息缺失导致的误检漏检；量化组内特征离散度，引入环境自适应惩罚设计优化损失函数，动态调整环境干扰惩罚；引入散度矩阵和遮挡惩罚系数，量化塔机特征的全域分布离散度，处理塔机遮挡、部件缺失导致的特征变异，避免误判遮挡，降低漏检率；进而提高检测效果。