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摘要：本申请涉及一种可实现正面方向盘发光标志的方法。该方法包括：通过摄像头采集所述正面方向盘发光标牌的检测方向盘发光标牌图像，且从数据库中获取质检合格的参考方向盘发光标牌图像，并采用基于深度学习的图像识别和分析技术来进行检测和参考方向盘发光标牌图像的HOG特征提取和语义特征提取，并进行主成分显著融合，以此根据检测和参考多维融合特征之间的语义匹配系数和预定阈值之间的比较来自动地生成质量检测结果。这样，能够排除光线的影响来有效地识别出标牌上的缺陷，同时减少了人为因素的干扰，确保了检测结果的一致性和可靠性，实现了正面方向盘发光标牌质量检测的智能化。

主权项：1.一种可实现正面方向盘发光标志的方法，其特征在于，包括：将扩散膜粘贴于导光板表面以得到导光均匀结构；将所述导光均匀结构、PCBA板和底座进行卡接以得到发光组件；将所述发光组件与发光面板进行卡接以得到正面方向盘发光标牌；对正面方向盘发光标牌进行质量检测以得到质量检测结果，所述质量检测结果用于表示所述正面方向盘发光标牌的质量是否满足预定要求；其中，对正面方向盘发光标牌进行质量检测以得到质量检测结果，所述质量检测结果用于表示所述正面方向盘发光标牌的质量是否满足预定要求，包括：通过摄像头采集的所述正面方向盘发光标牌的检测方向盘发光标牌图像；从数据库中获取质检合格的参考方向盘发光标牌图像；将所述检测方向盘发光标牌图像通过HOG特征提取器以得到检测方向盘发光标牌HOG特征向量；将所述检测方向盘发光标牌图像通过基于空洞卷积神经网络的方向盘发光标牌语义特征提取器以得到检测方向盘发光标牌语义特征向量；将所述检测方向盘发光标牌HOG特征向量和所述检测方向盘发光标牌语义特征向量通过特征主成分显著性融合网络以得到方向盘发光标牌多维检测特征显著融合表示向量；将所述参考方向盘发光标牌图像分别通过所述HOG特征提取器和所述基于空洞卷积神经网络的方向盘发光标牌语义特征提取器，将得到的参考方向盘发光标牌HOG特征向量和参考方向盘发光标牌语义特征向量输入所述特征主成分显著性融合网络以得到方向盘发光标牌多维参考特征显著融合表示向量；将所述方向盘发光标牌多维检测特征显著融合表示向量和所述方向盘发光标牌多维参考特征显著融合表示向量通过基于特征解耦的局部细粒度序列能量密集交互匹配网络以得到方向盘发光标牌检测-参考语义匹配系数；基于所述将所述方向盘发光标牌检测-参考语义匹配系数，得到所述质量检测结果。

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