CN110610483A - 裂纹图像获取、检测方法、计算机设备及可读存储介质 - Google Patents
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Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111612761A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-09-01 | 中南大学 | 基于绝缘瓷瓶的破损检测方法 |
CN111784667A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-10-16 | 北京海益同展信息科技有限公司 | 一种裂纹识别方法及装置 |
CN111986174A (zh) * | 2020-08-17 | 2020-11-24 | 深圳市商汤科技有限公司 | 缺陷检测方法、装置、电子设备及计算机存储介质 |
CN111986176A (zh) * | 2020-08-20 | 2020-11-24 | 国网湖南省电力有限公司 | 一种裂纹图像识别方法、系统、终端及可读存储介质 |
CN113139572A (zh) * | 2021-03-09 | 2021-07-20 | 西南交通大学 | 一种基于图像的列车空气弹簧的故障检测方法 |
CN113379699A (zh) * | 2021-06-08 | 2021-09-10 | 上海电机学院 | 基于深度学习的输电线路绝缘子缺陷检测方法 |
CN116380935A (zh) * | 2023-06-02 | 2023-07-04 | 中南大学 | 一种高铁箱梁损伤检测机器车及损伤检测方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108037133A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-05-15 | 武汉市智勤创亿信息技术股份有限公司 | 一种基于无人机巡检图像的电力设备缺陷智能识别方法及其系统 |
CN108921161A (zh) * | 2018-06-08 | 2018-11-30 | Oppo广东移动通信有限公司 | 模型训练方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 |
CN108986105A (zh) * | 2018-06-12 | 2018-12-11 | 四川斐讯信息技术有限公司 | 一种基于内容的图像预处理方法及系统 |
CN109697460A (zh) * | 2018-12-05 | 2019-04-30 | 华中科技大学 | 对象检测模型训练方法、目标对象检测方法 |
-
2019
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108037133A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-05-15 | 武汉市智勤创亿信息技术股份有限公司 | 一种基于无人机巡检图像的电力设备缺陷智能识别方法及其系统 |
CN108921161A (zh) * | 2018-06-08 | 2018-11-30 | Oppo广东移动通信有限公司 | 模型训练方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 |
CN108986105A (zh) * | 2018-06-12 | 2018-12-11 | 四川斐讯信息技术有限公司 | 一种基于内容的图像预处理方法及系统 |
CN109697460A (zh) * | 2018-12-05 | 2019-04-30 | 华中科技大学 | 对象检测模型训练方法、目标对象检测方法 |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111612761A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-09-01 | 中南大学 | 基于绝缘瓷瓶的破损检测方法 |
CN111784667A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-10-16 | 北京海益同展信息科技有限公司 | 一种裂纹识别方法及装置 |
CN111784667B (zh) * | 2020-06-30 | 2023-09-26 | 京东科技信息技术有限公司 | 一种裂纹识别方法及装置 |
CN111986174A (zh) * | 2020-08-17 | 2020-11-24 | 深圳市商汤科技有限公司 | 缺陷检测方法、装置、电子设备及计算机存储介质 |
CN111986176A (zh) * | 2020-08-20 | 2020-11-24 | 国网湖南省电力有限公司 | 一种裂纹图像识别方法、系统、终端及可读存储介质 |
CN111986176B (zh) * | 2020-08-20 | 2021-06-15 | 国网湖南省电力有限公司 | 一种裂纹图像识别方法、系统、终端及可读存储介质 |
CN113139572A (zh) * | 2021-03-09 | 2021-07-20 | 西南交通大学 | 一种基于图像的列车空气弹簧的故障检测方法 |
CN113379699A (zh) * | 2021-06-08 | 2021-09-10 | 上海电机学院 | 基于深度学习的输电线路绝缘子缺陷检测方法 |
CN116380935A (zh) * | 2023-06-02 | 2023-07-04 | 中南大学 | 一种高铁箱梁损伤检测机器车及损伤检测方法 |
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