【技术实现步骤摘要】
一种通信设备的检测方法、装置及电子设备
[0001]本专利技术涉及计算机
,尤其涉及一种通信设备的检测方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]目前,在对通信设备上的紧固件所处状态进行检测的过程,是通过构建Faster-RCNN网络,然后,将获取到的待检测通信设备上紧固件的图像信息输入至上述构建的Faster-RCNN网络,然后通过上述Faster-RCNN网络对上述紧固件的图像信息进行处理,从而得到紧固件所处状态信息。
[0003]然而,现有的Faster-RCNN网络在改善区域预测效果的时候,常采用在Faster-RCNN网络中的区域预测网络(Region Proposal Network,RPN)后引入softmax函数来改善区域预测效果,然而,softmax函数在对RPN网络输出的候选区域进行前景区域和背景区域分离的过程中,可能会将大量背景区域划分为前景区域,进而降低了Faster-RCNN网络对待检测通信设备中的紧固件进行检测效率。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例的目的 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种通信设备的检测方法,其特征在于,所述方法包括:获取待检测通信设备的紧固件的图像信息;将所述紧固件的图像信息输入至预先构建的Faster-RCNN网络中;将经过所述Faster-RCNN网络中的RPN网络处理后输出的候选区域,输入至与所述RPN网络级联的二分类网络中;通过所述二分类网络对接收到的所述候选区域进行分类处理,确定所述紧固件的图像信息中的前景图像;将所述前景图像输入至所述Faster-RCNN网络中的最终识别层,以使所述最终识别层对所述前景图像进行分类处理,输出所述前景图像所对应的紧固件状态信息,所述紧固件状态信息包括:正常状态、松动状态、脱落状态;其中,所述预先构建的Faster-RCNN网络是通过在所述预先构建的Faster-RCNN的RPN网络层级联二分类网络后生成的,所述二分类网络为支持向量机网络。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述二分类网络为带RBF核函数的支持向量机网络。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述带RBF核函数的支持向量机网络为经过优化后的带RBF核函数的支持向量机网络;所述方法还包括:基于引力搜索算法以及正态变异猫群算法得到引力-正态变异算法,通过所述引力-正态变异算法对所述带RBF核函数的支持向量机网络中的惩罚参数进行调优,得到目标惩罚参数;将所述目标惩罚参数输入至待进行分类处理的带RBF核函数的支持向量机网络中,得到优化后的带RBF核函数的支持向量机网络。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述通过所述引力-正态变异算法对所述带RBF核函数的支持向量机网络中的惩罚参数进行调优,得到目标惩罚参数,包括:对所述引力-正态变异算法的运行参数进行初始化;将猫的初始位置传送至所述支持向量机网络中的RBF核函数惩罚参数中;所述引力-正态变异算法根据混合比例进行搜索模式和跟踪模式猫群的划定,评估所有猫的适应度值,在所述猫的当前位置的适应度值优于Gbest的情况下,将所述Gbest的位置更新为所述猫的当前位置;所述搜索模式和追踪模式重复进行,在每次迭代完成后,基于引力搜索算子对猫群位置进行更新,得到下一次迭代的目标初始位置信息;在满足预设终止条件的情况下,输出全局最优值,其中,所述全局最优值为目标惩罚参数。5.根据权利要求4所述的方法,...
【专利技术属性】
技术研发人员:赵东明,
申请(专利权)人:中国移动通信集团有限公司,
类型:发明
国别省市:
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