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公开(公告)号：CN116309444A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310260796.3
申请日：2023-03-17
Applicant: 南京信息职业技术学院
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图像的车表面损伤检测方法，在对全车视频进行分割处理的基础上，首先，通过生成对抗网络生成不同拍摄距离、光线、角度下的样本数据，解决了该应用场景下检测模型训练时的训练样本不足和训练效率的问题，然后，通过深度学习神经网络模型自动发现局部特征，并建立依赖关系，从而实现对损伤位置的定位、分类和表征，解决车表面损伤的发现、定位和分类的问题，进一步地，基于车辆的特征模块进行待检测图像和检测结果的消重，最终提高了车表面损伤检测方法效率。
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