[发明专利]基于机器视觉和深度学习的汽车智能座舱仪表测试方法在审
| 申请号： | 201911353367.0 | 申请日： | 2019-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN111199194A | 公开（公告）日： | 2020-05-26 |
| 发明（设计）人： | 刘卫平;关哲;孟金;刘佳;王兆枫;王郁霖;郭玉峰;张希明;刘祥港 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/44;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳铭扬联创知识产权代理事务所(普通合伙) 21241 | 代理人： | 屈芳 |
| 地址： | 130012 吉林*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明涉及的是一种基于机器视觉和深度学习的汽车智能座舱仪表测试方法，利用机器视觉与深度学习结合的方法，机器视觉系统主要包括仪表图像采集、图像预处理、仪表图像区域分割、仪表图标识别和检测、仪表文字及字符区域识别和检测，深度学习训练模型通过在暗箱条件下通过CMOS相机采集大量不同功能状态下正常显示的仪表产品图像样本并进行图像区域分割，利用VGGNet模型和改进的DCNN模型分别对图标样本区域和文字及字符进行深度学习训练，并将训练好的VGGNet模型以及改进的DCNN模型导入到机器视觉系统中对采集到的图标区域以及文字及字符分别进行识别和检测。能提高图标识别的准确率与稳定性，提高检测系统的检测效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 视觉 深度 学习 汽车 智能 座舱 仪表 测试 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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