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龍圖騰網(wǎng)恭喜青島理工大學(xué)申請的專利一種基于改進(jìn)RetinaNet的RV減速器針齒檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115115586B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210667778.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于改進(jìn)RetinaNet的RV減速器針齒檢測方法是由陳成軍;宋怡仁;代成剛;官源林;李東年;張慶海設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-06-14向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于改進(jìn)RetinaNet的RV減速器針齒檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)RetinaNet的RV減速器針齒檢測方法，包括卷積注意力模型、CIoU和錨框選擇算法，步驟如下：S1：從針齒目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集中提取圖像，輸入到改進(jìn)RetinaNet目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)模型中；S2：特征提取網(wǎng)絡(luò)對圖像中的針齒特征進(jìn)行提取，得到多個不同尺度的特征圖；S3：特征融合網(wǎng)絡(luò)將不同尺度的特征圖進(jìn)行融合，提升特征的層次性和豐富性，并輸出檢測頭；S4：利用檢測頭分別進(jìn)行目標(biāo)框位置回歸任務(wù)和針齒分類任務(wù)；S5：利用針齒目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集中的圖像不斷迭代執(zhí)行步驟S2至S4，直至達(dá)到設(shè)定的訓(xùn)練次數(shù)；S6：保存最優(yōu)模型。本發(fā)明對于目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)模型RetinaNet作出了針對性改進(jìn)，使其在針齒檢測的性能上得到了提升，保障了RV減速器產(chǎn)品質(zhì)量水平。

本發(fā)明授權(quán)一種基于改進(jìn)RetinaNet的RV減速器針齒檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于改進(jìn)RetinaNet的RV減速器針齒檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：從針齒目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集中提取所需的圖像，輸入到改進(jìn)RetinaNet目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)模型中；S2：所述改進(jìn)RetinaNet目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)模型的特征提取網(wǎng)絡(luò)對所述圖像中的針齒特征進(jìn)行提取，得到多個不同尺度的特征圖，其中，所述特征提取網(wǎng)絡(luò)引入卷積注意力模型，并與ResNet50結(jié)合；S3：所述改進(jìn)RetinaNet目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)模型的特征融合網(wǎng)絡(luò)將所述不同尺度的特征圖進(jìn)行融合，用于提升特征的層次性和豐富性，并輸出檢測頭；S4：利用所述檢測頭分別進(jìn)行目標(biāo)框位置回歸和針齒分類的任務(wù)；S5：利用針齒目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集中的圖像不斷迭代執(zhí)行所述步驟S2至S4，直至達(dá)到設(shè)定的訓(xùn)練次數(shù)，得到多個模型；S6：所述模型經(jīng)CIoU算法和錨框選擇算法比對，保存最優(yōu)模型，所述錨框選擇算法為：整齊排列的框為預(yù)測框，呈圓弧狀排列的框為真實框，預(yù)測框與真實框的重合程度越高，則認(rèn)為預(yù)測框為正樣本，反之則為負(fù)樣本。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人青島理工大學(xué)，其通訊地址為：266000 山東省青島市青島經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)嘉陵江路777號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。