一种基于深度神经网络的车辆损伤检测方法及系统[发明专利]
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专利名称：一种基于深度神经网络的车辆损伤检测方法及系统专利类型：发明专利发明人：黄贤俊,丛建亭申请号：CN201811531712.0申请日：20181214公开号：CN109684956A公开日：20190426
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的车辆损伤检测方法及系统，包括：选择原始图片，对原始图片提取特征图；判断特征图的锚点框为前景或背景，并修正锚点框，获得候选区域；基于特征图和候选区域获取候选区域特征图；将候选区域特征图送入RCNN层，判断候选区域为前景或背景，并修正候选区域；其中：判断特征图的锚点框为前景或背景的判断方法为：计算锚点框与所有标注真值区域的交集与锚点框的比值，若比值高于阈值则认定为前景，否则认定为背景。本发明在前景背景样本选取时做了方法改进，提出了适用于多种复合视觉特征形态的目标正负样本筛选方法，使得训练过程更加容易和稳定；在车辆外观损伤检测中能获得较高的目标召回率和正确率。
申请人：深源恒际科技有限公司
地址：100086 北京市海淀区知春路113号0706-003
国籍：CN
代理机构：北京汇信合知识产权代理有限公司
代理人：孙民兴
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