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申请/专利权人：杭州申昊科技股份有限公司
摘要：本发明提供一种基于深度学习的轨道缝隙异常检测方法、装置、终端及介质；其中，方法包括：利用训练后的机器学习模型，对当前光学图像执行目标缝隙的识别；于判定当前光学图像为包含有目标缝隙时，根据所述目标缝隙的识别范围，于当前光学图像中提取目标缝隙的宽度信息，和于当前深度图像中提取目标缝隙的深度信息，以基于所述目标缝隙的宽度信息和深度信息，执行目标缝隙的异常检测；本发明可以快速、准确地获取各采集时刻所对应的目标缝隙异常检测结果。
主权项：1.一种基于深度学习的轨道缝隙异常检测方法，其特征在于，于轨道巡检过程中，基于各采集时刻采集的图像对，重复执行目标缝隙的异常检测过程；其中，所述图像对包括深度图像和光学图像；对于单个采集时刻，所述基于深度学习的轨道缝隙异常检测方法，包括：利用训练后的机器学习模型，对当前光学图像执行目标缝隙的识别；于判定当前光学图像为包含有目标缝隙时，执行包括：提取所述目标缝隙于所述当前光学图像中的识别范围；根据所述目标缝隙的识别范围，于当前光学图像中提取目标缝隙的宽度信息，和根据所述目标缝隙的识别范围，于当前深度图像中提取目标缝隙的深度信息；基于所述目标缝隙的宽度信息和深度信息，执行目标缝隙的异常检测，以获得各采集时刻对应的异常检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州申昊科技股份有限公司 基于深度学习的轨道缝隙异常检测方法、装置、终端及介质
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