公开(公告)号：CN118537636A

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202410604271.1

申请日：2024-05-15

Applicant: 中北大学

Inventor： 陈友兴 ,  王召巴 ,  黄倩 ,  宋佳霖 ,  金永 ,  李雅 ,  王伟 ,  郭鑫

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种基于内窥成像的汽车发动机积碳程度判别方法，属于汽车检测技术领域。针对内窥镜随机姿态的干扰会导致图像出现低照度、过曝和色度噪声等问题，智能判断目前还没有一个识别率高、兼容性好的算法，通过使用基于深度学习的模型判别替代传统的人工判别，有效提高汽车发动机积碳程度判别的效率和准确率；采用自适应直方图均衡化和双边滤波的处理方式解决图像中存在低照度、过曝和色度噪声等问题；通过添加自适应池化核、可变形卷积和自注意力机制模块改进Resnet18，提高积碳程度判别模型的综合性能。通过对3种发动机的测试，该方法的识别准确率从80.0％提升到87.1％，表明该方法兼容性较好，有利于推广。