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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明公开了一种基于先验知识的两阶段轨道交通车辆缺陷检测方法和系统，其中方法包括：将轨道交通车辆包含的各部件及其相对空间位置关系、已知的零部件各种类的缺陷类型的集合作为先验知识库；将轨道交通车辆零部件图像集合作为训练集，训练零部件检测网络，训练过程中通过大目标特征提取网络获取一级部件所在区域，然后从先验知识库中获知一级部件中包含的二级部件，对二级部件所在区域进行放大并映射回轨道交通车辆零部件图像后输入小目标特征提取网络，输出零部件种类；将待检测部位图像输入训练好的零部件检测网络，检测到零部件种类，然后通过先验知识库、深度学习或模板匹配检测缺陷类型。取得检测时间短，效率高，误检漏检率低的效果。
主权项：1.一种基于先验知识的两阶段轨道交通车辆缺陷检测方法，其特征在于，包括：轨道交通车辆零部件中一级部件包含二级部件，对于属于相同一级部件下的二级部件间的关系为相邻关系，将轨道交通车辆零部件包含的各部件及其相对空间位置关系、已知的零部件各种类的缺陷类型的集合作为先验知识库；将轨道交通车辆零部件图像集合作为训练集，训练零部件检测网络，零部件检测网络包括大目标特征提取网络和小目标特征提取网络，训练过程中通过大目标特征提取网络获取一级部件所在区域，然后从先验知识库中获知一级部件中包含的二级部件，对二级部件所在区域进行放大并映射回轨道交通车辆零部件图像后输入小目标特征提取网络，输出零部件种类，训练至收敛，得到训练好的零部件检测网络；将待检测部位图像输入训练好的零部件检测网络，检测到零部件种类，通过先验知识库、深度学习或模板匹配检测零部件种类的缺陷类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 基于先验知识的两阶段轨道交通车辆缺陷检测方法和系统
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