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申请/专利权人：嘉应学院
摘要：本申请提供了一种动车组车体零部件异常检测方法、装置、设备及存储介质，具体实现方案为：将无异常动车组车体图像作为参考图像及将待检测图像作为目标图像进行对齐；利用背景差分法生成对齐后的参考图像与目标图像的差异图像，然后基于差异图像生成第一异常检测结果；将目标图像输入至异常识别模型进行分类识别处理，得到第二异常检测结果；结合第一异常检测结果和第二异常检测结果输出最终异常检测结果。通过本申请方案的实施，结合图像差异化分析技术和基于深度学习的分类识别技术来实现动车组车体零部件异常检测，自动化检测可有效降低人力成本和提升检测效率，并且结合两方面检测数据可为检测结果提供双保险，提高检测结果的准确性。
主权项：1.一种动车组车体零部件异常检测方法，其特征在于，包括：将无异常动车组车体图像作为参考图像以及将待检测图像作为目标图像，将所述参考图像与所述目标图像进行对齐；利用背景差分法生成对齐后的所述参考图像与所述目标图像的差异图像，然后基于所述差异图像生成第一异常检测结果；其中，异常检测结果包括车体零部件异常区域位置和车体零部件异常类型；将所述目标图像输入至训练完成的异常识别模型进行分类识别处理，得到第二异常检测结果；结合所述第一异常检测结果和所述第二异常检测结果输出最终异常检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 嘉应学院 一种动车组车体零部件异常检测方法、装置、设备及存储介质
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