[發明專利]屏幕老化檢測模型訓練方法及屏幕老化檢測方法在審
| 申請號： | 202110251950.1 | 申請日： | 2021-03-08 |
| 公開（公告）號： | CN113052798A | 公開（公告）日： | 2021-06-29 |
| 發明（設計）人： | 田寨興;許錦屏;余衛宇;廖偉權;劉嘉 | 申請（專利權）人： | 廣州綠怡信息科技有限公司 |
| 主分類號： | G06T7/00 | 分類號： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 廣州市律帆知識產權代理事務所(普通合伙) 44614 | 代理人： | 王園園 |
| 地址： | 510000 廣東省廣州市黃埔*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 屏幕 老化 檢測 模型 訓練 方法 | ||
1.一種屏幕老化檢測模型訓練方法，其特征在于，包括步驟：
獲取訓練屏幕圖片；
對所述訓練屏幕圖片進行老化損耗信息標注，獲得標注屏幕圖片；
根據所述標注屏幕圖片建立標注屏幕數據集；
以所述標注屏幕數據集建立神經網絡結構，獲得用于檢測屏幕老化的屏幕老化檢測模型。
2.根據權利要求1所述的屏幕老化檢測模型訓練方法，其特征在于，在所述對所述訓練屏幕圖片進行老化損耗信息標注的過程之前，還包括步驟：
對所述訓練屏幕圖片作圖像預處理。
3.根據權利要求2所述的屏幕老化檢測模型訓練方法，其特征在于，所述對所述訓練屏幕圖片作圖像預處理的過程，包括步驟：
對所述訓練屏幕圖片進行細節增強處理。
4.根據權利要求3所述的屏幕老化檢測模型訓練方法，其特征在于，所述對所述訓練屏幕圖片進行細節增強處理的過程，包括步驟：
通過增強函數對所述訓練屏幕圖片的色彩、亮度和紋理進行細節增強處理；其中，所述增強函數包括基于偏置值調整后的伽馬函數。
5.根據權利要求2至4任意一項所述的屏幕老化檢測模型訓練方法，其特征在于，所述對所述訓練屏幕圖片作圖像預處理的過程，包括步驟：
對所述訓練屏幕圖片進行裁剪處理。
6.根據權利要求1所述的屏幕老化檢測模型訓練方法，其特征在于，所述以所述標注屏幕數據集建立神經網絡結構的過程，包括步驟：
重設所述神經網絡結構內的損失函數和學習率；
修改所述神經網絡結構內的池化操作算法和過濾器數量。
7.根據權利要求6所述的屏幕老化檢測模型訓練方法，其特征在于，所述以所述標注屏幕數據集建立神經網絡結構的過程，包括步驟：
在所述神經網絡結構添加用于檢測屏幕老化的檢測層；其中，所述檢測層用于輸出作為屏幕老化檢測結果的最優權重。
8.根據權利要求1所述的屏幕老化檢測模型訓練方法，其特征在于，所述標注屏幕數據集包括標注屏幕訓練集和標注屏幕驗證集；其中，所述標注屏幕訓練集與標注屏幕驗證集的比值大于1。
9.根據權利要求1所述的屏幕老化檢測模型訓練方法，其特征在于，所述神經網絡結構包括以yolov3為基礎的神經網絡。
10.一種屏幕老化檢測方法，其特征在于，包括步驟：
獲取待檢測屏幕圖片；
將所述待檢測屏幕圖片輸入屏幕老化檢測模型，獲得屏幕老化檢測結果。
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