申请/专利权人：上海控创信息技术股份有限公司

申请日：2023-12-19

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117809086A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06V10/56;G06V10/25

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了一种基于YOLOv5和图像增强的指示灯眩光识别方法，包括以下步骤：采集地铁机柜指示灯的图像数据，并进行预处理与标注；构建改进的YOLOv5算法网络模型并训练；使用训练后的YOLOv5算法网络模型，对拍摄产生眩光较多的指示灯图片进行识别，获取识别后的边界框信息并裁切，并保存为新的图像；使用低通滤波、伽马变换、自适应图像均衡化算法对保存后的图像进行识别后并处理；使用HSV变换和霍夫圆检测算法，对上一步中保存的图像进行筛选并识别。本发明的一种基于YOLOv5和图像增强的指示灯眩光识别方法，降低训练模型所需的数据量，并将图像增强方法加入检测后处理，通过二次筛选提升检测精度。

主权项：1.一种基于YOLOv5和图像增强的指示灯眩光识别方法，其特征在于，包括以下步骤：采集地铁机柜指示灯的图像数据，并对采集到的图像数据进行预处理与标注；构建改进的YOLOv5算法网络模型；使用经过预处理与标注的图像数据训练改进后的YOLOv5算法网络模型；使用训练后的YOLOv5算法网络模型，对拍摄产生眩光较多的指示灯图片进行识别，获取识别后的边界框信息；根据边界框信息对指示灯图片进行裁切，并保存为新的图像；首先使用低通滤波算法去除图像明显噪点，然后使用伽马变换算法增强图像对比度，最后使用自适应图像均衡化算法对保存后的图像进行识别后并处理，并且保存为又一新的图像；使用HSV变换和霍夫圆检测算法，对上一步中保存的图像进行筛选，当识别为圆时，确认为指示灯，并发出识别准确的提示；反之，若未检测到圆，告知操作者存在眩光，并删除对应的边界框信息。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海控创信息技术股份有限公司 一种基于YOLOv5和图像增强的指示灯眩光识别方法

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