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申请/专利权人：北京化工大学
申请日：2024-03-15
公开（公告）日：2024-05-31
公开（公告）号：CN118115919A
主分类号：G06V20/40
分类号：G06V20/40;G06V10/22;G06V10/762;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/048;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.18#实质审查的生效;2024.05.31#公开
摘要：本发明公开了一种结合虚拟样本的输煤皮带大块煤检测方法，涉及目标检测领域，旨在解决现有技术中由于数据样本有限，检测准确性和适应性不足等问题。该方法包括以下步骤：获取大块煤真实样本和背景真实样本并进行标注；对真实样本进行预处理，生成用于样本生成模型的输入数据；利用CycleGAN网络，基于所述真实样本，训练大块煤虚拟样本生成模型；根据大块煤的形状和大小将其分为不同类别，并生成足够数量的虚拟样本以平衡各类别间的样本数量；结合真实样本和虚拟样本共同训练目标检测网络。本发明通过引入虚拟样本来弥补真实样本数量不足的问题，同时利用先进的目标检测技术，有效提升大块煤检测的性能，尤其适用于多变的实际应用环境。
主权项：1.一种结合虚拟样本的输煤皮带大块煤检测方法，其特征在于步骤如下：步骤1，从输煤皮带的视频图像中获取大块煤真实样本和背景真实样本，并对大块煤真实样本进行标注；步骤2，以RGB格式读取所述真实样本，并进行预处理，生成用于样本生成模型的输入数据；步骤3，利用CycleGAN网络，基于所述预处理后的真实样本，训练大块煤虚拟样本生成模型；步骤4，依据大块煤样本的形状特征分为多个类别，获取每个类别待补充大块煤样本数量；步骤5，判断待补充的大块煤样本数量是否大于等于零；步骤6，当待补充的大块煤样本数量大于等于零时，基于所述类别使用虚拟样本生成模型，生成虚拟样本；步骤7，当待补充的大块煤样本数量小于且不等于零时，选取大块煤真实样本中最具代表性的样本作为训练样本；步骤8，使用大块煤真实样本和虚拟样本共同训练目标检测网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京化工大学 一种结合虚拟样本的输煤皮带大块煤检测方法
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