[发明专利]一种基于深度学习的井盖缺失检测系统及方法在审
| 申请号： | 201880000207.5 | 申请日： | 2018-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN108474866A | 公开（公告）日： | 2018-08-31 |
| 发明（设计）人： | 黄雯;刘光军 | 申请（专利权）人： | 深圳市锐明技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G01V8/10 | 分类号： | G01V8/10;G06K9/32 |
| 代理公司： | 深圳中一专利商标事务所 44237 | 代理人： | 郭鸿 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市南山区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用于井盖检测技术领域，提供了一种基于深度学习的井盖缺失检测系统及方法，包括：图像获取模块，用于获取路面图像；预处理模块，用于对所述路面图像进行预处理，选出感兴趣区域，其中，所述感兴趣区域是包含井盖的区域；井盖缺失检测模块，用于将所述感兴趣区域输入至训练好的深度学习模型，输出检测结果，其中，所述检测结果指示所述感兴趣区域中的井盖是否缺失。通过本发明可解决现有技术中井盖缺失的检测装置较为复杂，准确率不高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 井盖 感兴趣区域 缺失检测 路面图像 检测技术领域 图像获取模块 预处理 预处理模块 检测结果 检测装置 输出检测 准确率 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的井盖缺失检测系统，其特征在于，包括：图像获取模块，用于获取路面图像；预处理模块，用于对所述路面图像进行预处理，选出感兴趣区域，其中，所述感兴趣区域是包含井盖的区域；井盖缺失检测模块，用于将所述感兴趣区域输入至训练好的深度学习模型，输出检测结果，其中，所述检测结果指示所述感兴趣区域中的井盖是否缺失。
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