公开(公告)号：CN117710729A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202311710203.5

申请日：2023-12-13

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 张斌 ,  罗万彬 ,  汪文勇

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/762 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/25 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的井盖病害识别方法，属于目标检测技术领域，其特征在于：a、采集井盖图像，形成井盖病害类型训练数据集；b、采用难例挖掘进行模型和数据训练，通过损失函数得到井盖检测模型；c、对井盖图像数据进行预处理，预处理采用锚框自适应调整；d、过滤重叠的井盖检测目标框；e、识别出井盖图像中是否存在有效的井盖检测结果；f、对井盖病害情况进行评估，若井盖类型为完好，则判定为合格；其他类型均判定为不合格，并输出相应的不合格类型。本发明针对井盖各类型样本不均衡和井盖不同类型之间的相似度较高的情况，能够精准分类，提高识别检测效率及识别精度。