详情介绍
本发明涉及一种基于RetinaXNet的建筑夜景灯光异常检测方法,数据集采用均衡化处理,保留图像的纹理信息,降低图像复杂度。RetinaXNet网络的输入模块将视频帧缩减为224*224的图像,主干模块采用改进的残差结构提取图像的轮廓信息,检测头模块采用XNet网络加强信息的整合,进行分类与回归,输出模块按照缩减比例将图像重新恢复成原大小。本发明提出的RetinaXNet网络能够用于检测图像中的故障灯的位置以及故障分类,实现自动化检测异常,提高检测的正确率,降低误检的情况,为建筑夜景异常灯光的检测提供一种可靠的方法。
交易流程
安全保障