面向具身智能自动化测试座舱系统的图标检测与分类一体化的方法

本发明公开了一种面向具身智能自动化测试座舱系统的图标检测与分类一体化的方法，步骤为：S1获取数据集：采用基于机械臂的图像采集装置，获得图像数据，对获得的图像数据进行增强处理，后再进行标注，获得数据集，再对数据集进行划分；S2构建并训练模型：引入多维度数据增强策略，先构建目标检测模型并训练，再引入分类算法构建目标分类模型并训练；S3检测分析：将待检测数据先输入目标检测模型，获取图标检测框；将图标检测框内的图像区域裁剪出来，作为目标分类模型的输入，利用分类算法对图标检测框内的图标进行识别分类。该方法有效解决了机械臂自动化中控屏测试中图标识别的难点问题，为智能座舱系统自动化测试提供了可靠的技术支撑。