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申请/专利权人：常州星宇车灯股份有限公司
摘要：本发明提供了基于深度学习的车灯点亮状态试验监控方法及系统，其中，监控方法包括：获取待监测车灯点亮后的车灯图像；采用预训练的ONNX推理模型对图像车灯图像中各功能灯区域的点亮状态进行目标识别；图像ONNX推理模型基于深度学习进行训练；判断图像车灯图像中识别得到的ROI区域的数量与人工标注的ROI区域的数量是否一致；若是，判断图像车灯图像中识别得到的ROI区域的类别标签与人工标注的ROI区域的类别标签是否一致；若是，根据类别比对结果，输出存在的类别标签对应的ROI坐标，并判断ROI区域的中心点坐标是否在人工标注的ROI区域坐标范围内；若是，判定图像车灯点亮状态无异常，能够有效提高试验监控的可靠。
主权项：1.一种基于深度学习的车灯点亮状态试验监控方法，其特征在于，包括：获取待监测车灯点亮后的车灯图像，所述车灯中包括多个功能灯；采用预训练的ONNX推理模型对所述车灯图像中各功能灯区域的点亮状态进行目标识别；所述ONNX推理模型基于深度学习进行训练；判断所述车灯图像中识别得到的ROI区域的数量与人工标注的ROI区域的数量是否一致；若是，判断所述车灯图像中识别得到的ROI区域的类别标签与人工标注的ROI区域的类别标签是否一致；若是，根据类别比对结果，输出存在的类别标签对应的ROI坐标，并判断ROI区域的中心点坐标是否在人工标注的ROI区域坐标范围内；若是，判定所述车灯点亮状态无异常。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常州星宇车灯股份有限公司 基于深度学习的车灯点亮状态试验监控方法及系统
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