[發明專利]一種應用于機器人的基于深度學習智能化視覺識別系統

在審

• 申請號: 201911200746.6
• 申請日: 2019-11-29
• 公開（公告）號: CN111008587A
• 公開（公告）日: 2020-04-14
• 發明（設計）人: 徐波;劉小波;劉嘉;李福德;韓旭;陳歡;林謀;陳婭蘭;安平花;陳紅強
• 申請（專利權）人: 江西崇政科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 南昌洪達專利事務所 36111
• 代理人: 黃文亮

1.一種應用于機器人的基于深度學習智能化視覺識別系統，其特征在于：包括

缺陷數據集，所述缺陷數據集包括變電站一次設備物體的一種特性、變電站一次設備物體附著造成的一種狀態和變電站一次設備大量銹蝕；

目標檢測模型框架CSG Net，所述目標檢測模型框架CSG Net包括特征提取部分、FPN網絡、RPN網絡和細粒度網絡；所述特征提取部分采用Res-neXt，所述Res-neXt是Res-Net的擴展；Res-neXt同時采用VGG堆疊的思想和Inception的split-transform-merge思想，對resNet的單個模塊進行擴展，使用了多個cardinality；所述FPN網絡融合了圖像的多分辨率特征，結構可以分為三個部分：自下而上的卷積神經網絡，自上而下過程和特征與特征之間的側邊連接；所述細粒度網絡是在上續目標檢測框選出物體之后，針對缺陷部分進行進一步的特征提取，其通過增加一個APN網絡來實現；APN網絡基于提取到的特征進行訓練得到attention區域信息；再將attention區域crop出來并放大，再作為下一級scale網絡的輸入；最終得到缺陷區域。

2.根據權利要求1所述的一種應用于機器人的基于深度學習智能化視覺識別系統，其特征在于：所述變電站一次設備物體的一種特性包括表計破損、表盤模糊、硅膠變色。

3.根據權利要求1所述的一種應用于機器人的基于深度學習智能化視覺識別系統，其特征在于：所述變電站一次設備物體附著造成的一種狀態包括表面油污。

4.根據權利要求1所述的一種應用于機器人的基于深度學習智能化視覺識別系統，其特征在于：所述變電站一次設備大量銹蝕包括配電箱銹蝕，表計銹蝕，鋼架結構銹蝕，立柱銹蝕。