基于深度学习的路面灌缝检测方法、系统、终端及介质

    公开(公告)号:CN117037105B

    公开(公告)日:2024-01-12

    申请号:CN202311264558.6

    申请日:2023-09-28

    摘要: 本发明公开了基于深度学习的路面灌缝检测方法、系统、终端及介质,涉及图像识别技术领域,其技术方案要点是:实时采集目标路面的路面图像数据,路面图像数据包括全局视角下的第一图像数据和局部视角下的第二图像数据;将第一图像数据与第二图像数据中针对同一路面段的图像进行关联;筛选出第一图像数据中的异常图像;从第二图像数据中匹配得到与异常图像关联的目标图像;将目标图像输入预构建的深度学习网络模型,输出得到对目标图像进行路面灌缝检测的检测结果。本发明可降低参与精准识别的图像数量,提高识别效率;将全局视角下和局部视角下的图像关联后进行识别,既可以适应高速(56)对比文件RUI WANG 等.A_Lightweight_High-Resolution_RS_Image_Road_Extraction_Method_Combining_Multi-Scale_and_Attention_Mechanism《.IEEE Access》.2023,108956-108966.王耀东;朱力强;史红梅;方恩权;杨玲芝.基于局部图像纹理计算的隧道裂缝视觉检测技术.铁道学报.2018,(第02期),82-90页.蔡志兴;罗文婷;李林.基于深度学习的路面裂缝自动化识别研究.建材与装饰.2020,(第05期),238-240页.

    一种自动焊接机
    5.
    实用新型

    公开(公告)号:CN221538638U

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202322985888.6

    申请日:2023-11-06

    IPC分类号: B23K37/02 B23K37/00

    摘要: 本实用新型公开了一种自动焊接机,包括行走架、焊枪安装机构、行走驱动机构和控制箱组件,控制箱组件分别与焊枪安装机构和行走驱动机构控制连接,行走驱动机构和控制箱组件均固定在行走架顶部;焊枪安装机构包括安装在行走架端部的十字滑台组件、安装在十字滑台组件底部的摇摆器组件和安装在摇摆器组件上的焊枪夹紧组件;行走架为门型架结构,其包括顶部的安装顶板和设置在安装顶板两侧的支撑板,两侧支撑板底部均安装有行走轮组,一侧行走轮组与行走驱动机构传动连接。本实用新型的自动焊接机通过为焊枪提供足够的活动空间,使得焊枪能够灵活移动,能够适应焊接作业区较窄时的焊接需求,确保对较窄工作区域时的焊接质量的稳定性。