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一种将深度学习运用在地铁列车外观异常检测领域的方法
文献摘要：
本文提出一种利用图像处理与深度学习技术,通过分析地铁列车外观图像实时检测地铁列车外观异常的方法.通过将深度学习方法运用到地铁车辆图像异常检测中,提高了检测准确率,利用深度学习图像配准模型对地铁外观图像进行纠正,通过深度学习检测相似度方法对图像进行初步判断,提取出可疑擦伤区域,再利用深度学习分类方法进一步筛选,提高检测准确率.
文献关键词：
地铁列车外观;异常检测;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
吴耿才
作者机构：
东莞市诺丽电子科技有限公司,广东东莞 523000
文献出处：
引用格式：
[1]吴耿才-.一种将深度学习运用在地铁列车外观异常检测领域的方法)[J].中国科技纵横,2022(18):48-50
A类：
地铁列车外观
B类：
检测领域,深度学习技术,实时检测,测地,深度学习方法,方法运用,地铁车辆,图像异常检测,检测准确率,图像配准,初步判断,可疑,擦伤,分类方法,高检
AB值：
0.245855
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