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申请/专利权人：济客筑科技(太仓)有限公司
摘要：本发明公开了本发明中所述的捆扎机器人视觉系统中深度学习训练方法和数据集的优化方法，包括对工业现场钢筋捆扎作业进行细致采样；完成数据集创建与标注；图像处理与数据集构建；针对性深度学习模型训练，场景适应性优化与模型验证。本发明通过更加精确和平衡的数据集创建与优化，显著提高了模型的识别精度和泛用性。并通过动态的数据集更新和基于置信度的反馈调整，能够持续适应不同的工作环境，有效应对光线和外界条件的变化，保证了系统的稳定性和可靠性，图像增强和数据平衡策略有效地提高了稀有类别的样本数量，进而提高了整个视觉系统的性能。
主权项：1.一种捆扎机器人视觉系统中深度学习训练方法和数据集的优化方法，其特征在于：包括：1）：对工业现场钢筋捆扎作业进行细致采样，完成数据集创建与标注，即工作人员采用工业面阵相机在不同时间段以及不同光照条件下，对钢筋捆扎作业现场进行全方位的图像数据采集，之后对采集的图像数据进行分类标记和类别分布分析；通过图像标注工具对每张图像中的钢筋捆扎点进行精准定位和标记，并记录其类别信息，通过统计分析软件对不同类别的捆扎点数量进行统计，生成类别分布图，以识别数据集中样本量不足的捆扎点类别；2）：图像处理与数据集构建，即根据当前数据集中捆扎点的类别分布，对于样本量不足的捆扎点类别采用mosaic图像增强优化，得到初步的钢筋捆扎点数据集，并对数据集进行增强训练；3）：针对性深度学习模型训练，使用处理后的数据集进行深度学习模型训练，并验证模型的不同工况下的准确性；4）：场景适应性优化与模型验证，在模型训练完成后，工作人员将在真实的钢筋捆扎工作环境中对模型进行严格测试，包括环境适应性测试和性能稳定性测试，还有最后的准确性评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 济客筑科技(太仓)有限公司 捆扎机器人视觉系统中深度学习训练方法和数据集的优化方法
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