[发明专利]一种基于深度学习的端到端网口检测方法在审
| 申请号： | 201811558348.7 | 申请日： | 2018-12-19 |
| 公开（公告）号： | CN109635875A | 公开（公告）日： | 2019-04-16 |
| 发明（设计）人： | 彭林鹏;翁芳;赵永生;屈帅龙;张卫平 | 申请（专利权）人： | 浙江大学滨海产业技术研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;H04L12/935;H04N5/232 |
| 代理公司： | 天津滨海科纬知识产权代理有限公司 12211 | 代理人： | 杨慧玲 |
| 地址： | 300345 天津市滨海新*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于深度学习的端到端网口检测方法，包括：(1)获取机房不同背景、不同机柜的交换机网口图像；(2)对交换机网口图像进行分类；标注每个图像，制作数据标签；(3)使用数据增强技术，制作交换机网口图像数据集；(4)训练深度网络YOLO v3模型，保存模型结果。本发明通过从智能室内巡检机器人摄像头获取网口图像，通过算法处理得到图像中网口的位置和类别，进而做到现场实时部署。本发明能够提高机房内交换机网口检测的准确率，从而提高智能巡检机器人部署时的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 交换机网口 图像 网口检测 端到端 网口 机房 智能巡检机器人 图像数据集 巡检机器人 摄像头 模型结果 使用数据 数据标签 算法处理 准确率 机柜 制作 标注 部署 室内 智能 保存 分类 学习 检测 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的端到端网口检测方法，其特征在于，包括：(1)获取机房不同背景、不同机柜的交换机网口图像；(2)对交换机网口图像进行分类；标注每个图像，制作数据标签；(3)使用数据增强技术，制作交换机网口图像数据集；(4)训练深度网络YOLO v3模型，保存模型结果。
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