摘要
本发明公开了一种轨道交通实训工具识别方法、装置及介质,通过获取记录了轨道交通实训中各类工具的操作过程的实训监控视频,将实训监控视频转换为实训图像文件,并对实训图像文件进行数据预处理,以获取训练数据集后,基于训练数据集,对YOLO模型进行训练,并将训练完成后的YOLO模型作为识别网络模型,将识别网络模型转换为适应目标格式的目标模型,获取当前实训数据,将所述当前实训数据输入至边缘计算盒子中的所述目标模型,以获取输出的指示当前轨道交通实训中使用的各类工具名称的识别结果,因此本申请通过对识别模型的适配转换和量化,将识别模型部署在边缘计算盒子上,从而降低了成本和时延,提高了数据传输的稳定性。
技术关键词
轨道交通工具
实训工具
识别方法
YOLO模型
计算机执行指令
数据
视频
网络
格式
盒子
误差
可读存储介质
处理器
坐标
图像
存储器
识别装置
识别模块
校准
尺寸
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神经网络模型
状态识别方法
轴流泵
特征提取模块
训练集
应急通信指挥管理系统
资源调度优化
智能推送系统
加权融合算法
决策
定量识别方法
图像处理技术
像素点
岩爆风险
深度神经网络
道路场景识别方法
关键帧
场景特征
视听
融合特征