[发明专利]一种基于深度学习的卷包设备保养质量自动判别方法、装置及系统在审
| 申请号： | 202111298875.0 | 申请日： | 2021-11-04 |
| 公开（公告）号： | CN114140392A | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 陈天丽;谢茜;邵力波;江志凌;毛新彦;刘西尧;汪魁 | 申请（专利权）人： | 湖北中烟工业有限责任公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 罗飞 |
| 地址： | 430000 湖北省*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的卷包设备保养质量自动判别方法、装置及系统，其中的方法，分别构建了用于保养部位识别的识别模型和用于保养部位脏物检测的检测模型，其中，识别模型采用嵌入SE模块的ResNet50网络模型，提高了识别的准确性，检测模型采用Faster R‑CNN模型，通过添加RPN网络，基于Anchor机制来生成候选框，将特征提取、候选框选取、边框回归和分类都整合到一个网络中，有效地提高了检测精度和检测效率。并结合保养部位识别的信息以及脏物检测结果，可以实现对保养质量的自动判别，并提高了判别的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 设备 保养 质量 自动 判别 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
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