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申请/专利权人：北京交通大学
摘要：本发明提供一种接触网螺栓弱监督检测模型训练方法、检测方法及系统，属于基于深度学习的图像处理技术领域，使用搭载高清变焦相机的无人机沿铁路线侧上方巡检获取线路接触网螺栓数据；原始接触网螺栓数据预处理与数据集制作；构建接触网螺栓弱监督检测模型：候选区域生成；构建接触网螺栓弱监督检测模型：候选区域特征提取；构建接触网螺栓弱监督检测模型：候选区域分类；接触网螺栓弱监督检测结果的生成。本发明能大大节省目标检测过程中数据标注的人力消耗，相比无监督检测能有效提高接触网螺栓的检测精度，对实现接触网螺栓检测的自动化具有重要意义，能完善接触网螺栓检测手段、提高检测的智能水平。
主权项：1.一种接触网螺栓弱监督检测模型训练方法，其特征在于，包括：获取训练数据；所述训练数据包括多张接触网图像以及标签图像的螺栓类别指示特征，所述螺栓类别指示特征指示至少一个螺栓类别在所述标签图像中的位置分布；基于所述多张接触网图像作为输入，基于所述标签图像的螺栓类别指示特征作为输出对接触网螺栓弱监督检测模型进行训练；所述接触网螺栓弱监督检测模型包括候选区域生成网络、候选区域特征提取网络和分类网络；其中，所述候选区域生成网络，用于使用选择性搜索算法生成候选区域；所述候选区域特征提取网络，用于基于原始接触网图像和生成的候选区域图像提取候选区域特征；所述分类网络包括基础分类层和精炼分类层；所述基础分类层，用于基于标签图像和候选区域特征作为输入，经归一化后逐元素相乘得到候选区域分数矩阵，经求和池化得整张图片属于某一类别的分数；所述精炼分类层，用于基于候选区域、标签图像和候选区域分数矩阵作为输入，以候选区域聚类簇中心作为输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京交通大学 接触网螺栓弱监督检测模型训练方法、检测方法及系统
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