[发明专利]基于深度卷积神经网络的机场滑行道的缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202010644870.8 | 申请日： | 2020-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN111862012A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 刘桂华;向伟 | 申请（专利权）人： | 西南科技大学;绵阳科瑞特机器人有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都时誉知识产权代理事务所(普通合伙) 51250 | 代理人： | 叶林 |
| 地址： | 621000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及计算机视觉网络领域，目的是提供基于深度卷积神经网络的机场滑行道的缺陷检测方法，本发明用户端为电脑PC端，人工通过无线通信模块向巡检机器人发送启动命令，进行实时的机场滑行道的图像采集，本采集设备可以采集以巡检机器人为中心，0.3米为半径的周围地面的图像，通过将图像传回用户端，输入进缺陷识别模型，得出预警的信号，尽早的发现隐患，本发明结构合理，设计巧妙，适合推广。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 神经网络 机场 滑行道 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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