摘要
本发明公开了电铲斗齿缺失检测方法、存储器和处理器,基于红外视觉平移不变特征的电铲斗齿缺失检测方法包括:根据稳定性特征区域与斗齿区域的空间结构关系,利用神经网络模型获取连续两帧的红外图像中斗齿的中心位置坐标;获取连续两帧红外图像中斗齿区域的灰度分布;若连续两帧红外图像中斗齿区域的灰度发生变化,判定电铲斗齿发生缺失。由此,获取连续两帧的红外图像中斗齿的中心位置,再根据斗齿的中心位置获取斗齿区域的灰度分布,对连续两帧红外图像中斗齿区域的灰度分布进行对比,从而判定电铲斗齿是否缺失,使得对斗齿是否缺失的检测更加准确方便,可以提升基于红外视觉平移不变特征的电铲斗齿缺失检测方法的可靠性和稳定性。
技术关键词
缺失检测方法
特征提取网络
神经网络模型
输入输出关系
空间结构关系
图像
视觉
坐标
深度学习方法
电铲斗齿缺失
稳定特征
存储器
处理器
参数
数据
矿石
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特征提取网络
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