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申请/专利权人：北京交通大学
摘要：本发明提供一种钢架桥螺栓识别模型训练方法、识别处理方法及系统，属于基于深度学习的图像处理技术领域，获取钢架桥螺栓图像；使用钢架桥螺栓识别模型对获取的钢架桥螺栓图像进行处理，得到图像中螺栓类型的结果。模型的训练中，针对钢架桥螺栓缺失的密集小目标检测问题，应用基于高斯感受野的分层标签分配策略来检测螺栓目标，其中，利用特征感受野服从高斯分布的先验信息，使用感受野距离来直接测量高斯感受野和目标之间的相似性，实现对螺栓目标的平衡学习。本发明可以在不影响钢架桥运行的情况下，及时准确的检测出钢结构桥梁螺栓的异常情况，减少了人工的工作量，提升了测量的精确度，增加了维护工作安排的灵活性。
主权项：1.一种钢架桥螺栓识别模型训练方法，其特征在于，包括：获取训练数据；所述训练数据包括多张钢架桥螺栓图像以及标注钢架桥螺栓图像中螺栓类型的标签；所述螺栓类型包括正常螺栓和异常螺栓，异常螺栓包括螺栓缺失和螺栓锈蚀；基于所述训练数据对钢架桥螺栓识别模型进行训练；其中，针对钢架桥螺栓缺失的密集小目标检测问题，应用基于高斯感受野的分层标签分配策略来检测螺栓目标，其中，利用特征感受野服从高斯分布的先验信息，使用感受野距离来直接测量高斯感受野和目标之间的相似性，实现对螺栓目标的平衡学习。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京交通大学 钢架桥螺栓识别模型训练方法、识别处理方法及系统
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