一种基于深度学习的端到端网口检测方法
摘要:
本发明提出一种基于深度学习的端到端网口检测方法,包括:(1)获取机房不同背景、不同机柜的交换机网口图像;(2)对交换机网口图像进行分类;标注每个图像,制作数据标签;(3)使用数据增强技术,制作交换机网口图像数据集;(4)训练深度网络YOLO v3模型,保存模型结果。本发明通过从智能室内巡检机器人摄像头获取网口图像,通过算法处理得到图像中网口的位置和类别,进而做到现场实时部署。本发明能够提高机房内交换机网口检测的准确率,从而提高智能巡检机器人部署时的效率。
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