公开(公告)号：CN116311016A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202211088920.4

申请日：2022-09-07

Applicant: 武汉大学

Inventor： 贺亦峰 ,  邹进贵 ,  龚小强 ,  翟若明 ,  孟丽媛 ,  赵胤植 ,  刘鹏远 ,  郑琦 ,  李超 ,  杨荣华 ,  回忆

IPC: G06V20/52 ,  G06V20/70 ,  G06V10/82 ,  G06T3/60 ,  G06T3/00 ,  G06V10/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于Faster RCNN神经网络的支承架体插销安装质量自动检测方法及系统，包括：获得训练数据集并对其进行数据增强；构建Faster RCNN神经网络框架进行插销目标检测识别，通过特征提取模块生成对应的特征图；使用RPN区域建议网络在特征图的基础上产生包含前景的候选框并得到候选框的粗略位置；对RPN获得的候选框进行具体类别的分类判断和位置回归修正，得到候选框坐标和置信度信息；将测试子集中图片输入到训练后的Faster RCNN网络，获得目标类别、目标在图片中具体地位置和目标宽高，完成目标检测。本发明具有高检测正确率、高自动化程度、非接触式检测和高效率检测等特点。