[发明专利]一种金具锈蚀图像检测方法和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种金具锈蚀图像检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1.收集金具锈蚀照片，建立金具锈蚀数据库；

S2.将数据库数据输入典型缺陷智能分析模块，提取缺陷信息；

S3.建立Cascade网络，构建检测架构；

S4.改进FPN层，增强对小目标特征检测；

S5.改进Anchor的密度和匹配，增强小目标特征的敏感度；

S6.将缺陷信息输入Cascade网络、FPN层和Anchor进行联合训练形成多特征融合的目标检测框架；

S7.将无人机采集的金具图片信息输入目标检测框架得出金具锈蚀检测结果。

2.根据权利要求1所述的一种金具锈蚀图像检测方法，其特征在于：所述步骤S1中，所述金具锈蚀照片为金具的可见光照片。

3.根据权利要求1所述的一种金具锈蚀图像检测方法，其特征在于：所述步骤S2中典型缺陷智能分析模块在数据中识别出待分析区域，在待分析区域中建立分析框，标注出缺陷，提取缺陷信息。

4.根据权利要求1所述的一种金具锈蚀图像检测方法，其特征在于：所述步骤S3中建立的Cascade网络以Cascade R-CNN算法为基础，增加若干个级联过程。

5.根据权利要求4所述的一种金具锈蚀图像检测方法，其特征在于：所述级联过程包括以下具体过程，级联采用的是R-CNN网络，每个级联的R-CNN网络设置不同的IOU阈值，对输入的proposal进行优化。

6.根据权利要求1所述的一种金具锈蚀图像检测方法，其特征在于：所述步骤S4中，根据不同阶段特征图的感受野和抽象程度改进FPN层。

7.根据权利要求6所述的一种金具锈蚀图像检测方法，其特征在于：所述步骤S4中，改进的FPN层使用GAN对特征图的小目标特征生成一个和大目标特征相近的Super-resolvedFeature，然后将Super-resolved Feature叠加在原来的小目标特征的特征图上。

8.根据权利要求1所述的一种金具锈蚀图像检测方法，其特征在于：所述步骤S5包括以下具体步骤：

S51.在数据训练中采用基于数据的特点增加小目标特征匹配的Anchor框的个数；

S52.增加小目标特征的训练权重，减少对大目标特征的bias。

9.根据权利要求6所述的一种金具锈蚀图像检测方法，其特征在于：所述步骤S6中目标检测框架能够将图片分割成多层特征融合的多特征图，结合了低层的原始图像信息和高层的语义信息，根据语义信息进行锈蚀检测。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：计算机可读存储介质内存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-9任一所述的一种金具锈蚀图像检测方法。