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申请/专利权人：长春华涛汽车塑料饰件有限公司
摘要：本发明涉及氛围灯检测技术领域，公开了一种基于深度学习的整车副仪表板电检系统，包括：氛围灯检测模块，其用于拍摄汽车氛围灯在检测环境下调整氛围灯颜色的视频，然后获取汽车氛围灯视频中每一帧图像的汽车氛围灯的灯光颜色和灯光强度信息；补偿模块，其用于根据汽车的检测环境对其氛围灯的灯光强度信息进行补偿。本发明在获取汽车氛围灯的灯光强度和灯光颜色信息之后，根据检测环境的光线强度对氛围灯的灯光强度信息进行补偿，并将汽车氛围灯的灯光颜色信息进行调整，避免因拍摄设备和检测环境的光线强度的差异导致最终对汽车氛围灯进行检测的精度，相较于其他汽车氛围灯检测方法来说，精度更高，并且具有统一的评估标准。
主权项：1.一种基于深度学习的整车副仪表板电检系统，其特征在于，包括：氛围灯检测模块101，其用于拍摄汽车氛围灯在检测环境下调整氛围灯颜色的视频，然后获取汽车氛围灯视频中每一帧图像的汽车氛围灯的灯光颜色和灯光强度信息；基础信息获取模块102，其用于获取汽车氛围灯的基础信息，其包括：氛围灯的使用寿命和检测场地光线强度；补偿模块103，其用于根据汽车的检测环境对其氛围灯的灯光强度信息进行补偿，避免检测结果和实际结果出现偏差；其中，补偿模块103包括灯光强度补偿单元301；灯光强度补偿单元301引入光照强度校正算法，通过氛围灯灯光强度、氛围灯的使用寿命和检测场地光线强度计算氛围灯实际灯光强度；故障检测模块104，其用于储存正常汽车氛围灯的标准灯光检测视频，然后分别抽取正常汽车氛围灯的标准灯光检测视频和汽车氛围灯在检测环境下调整氛围灯颜色的视频中的i个关键帧并分别记为标准集和检测集，将标准集和检测集中的关键帧的氛围灯灯光强度和灯光颜色进行一一对比，获得氛围灯的故障检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春华涛汽车塑料饰件有限公司 一种基于深度学习的整车副仪表板电检系统
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