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针对人工检测效率低下、漏检率高且人工成本高昂的问题,采用机器视觉方法判断车辆表面刮擦痕迹,设计了基于图像检测与分类的车辆刮痕识别级联模型。使用基于深度学习的目标检测模型初步提取输入图像中若干疑似有划痕区域,将这些区域输入基于卷积神经网络的分类模型,获取识别结果。该分类模型引入金字塔池化,可有效处理区域尺度不一致的情况。实验结果表明,该级联网络比普通的卷积神经网络识别精度更高。