买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南昌华翔汽车内外饰件有限公司申请的专利车辆塑料件的检测方法、系统、存储介质及计算机获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120912600B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511431141.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权车辆塑料件的检测方法、系统、存储介质及计算机是由陈立锋;刘丹;谢秋琳;刘强;陈云;况炜;李松;刘昌祺;姜良潇;曹鹏鹏;杨蔼云设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本车辆塑料件的检测方法、系统、存储介质及计算机在说明书摘要公布了：本发明提供一种车辆塑料件的检测方法、系统、存储介质及计算机，该方法包括：实时获取车辆塑料件的待检测图像，并构建对应的分离阈值，根据分离阈值对待检测图像进行特征分离得到特征图像；在卷积神经网络模型中增加回归预测得到深度学习模型；获取已完成检测的标记图像，并对标记图像进行模糊处理，将所得到的模糊图像和标记图像进行模糊度计算，利用所得到的模糊度输入至深度学习模型进行优化，以得到深度学习优化模型；将特征图像输入至深度学习优化模型中进行图像处理，并根据图像处理结果生成待检测图像的检测结果。本发明利用模糊度对深度学习模型进行优化，并利用所构建的深度学习模型对特征图像进行图像处理，以生成对应的检测结果。

本发明授权车辆塑料件的检测方法、系统、存储介质及计算机在权利要求书中公布了：1.一种车辆塑料件的检测方法，其特征在于，包括： 实时获取车辆塑料件的待检测图像，并构建对应的分离阈值，根据所述分离阈值对所述待检测图像进行特征分离，以得到对应的特征图像； 构建卷积神经网络模型，并在所述卷积神经网络模型中增加回归预测，以得到深度学习模型； 获取已完成检测的标记图像，并对所述标记图像进行模糊处理，将所得到的模糊图像和所述标记图像进行模糊度计算，利用所得到的模糊度输入至所述深度学习模型进行优化，以得到深度学习优化模型； 将所述特征图像输入至所述深度学习优化模型中进行图像处理，并根据图像处理结果生成所述待检测图像的检测结果； 其中，实时获取车辆塑料件的待检测图像，并构建对应的分离阈值，根据所述分离阈值对所述待检测图像进行特征分离，以得到对应的特征图像的步骤包括： 基于知识图谱获取若干标准图像中目标图像与背景图像的图像比例，并根据所述图像比例构建出对应的背景阈值； 根据所述背景阈值分离出所述待检测图像中的前景图像和背景图像，并分别统计出所述前景图像和背景图像的像素点数量以及对应的平均灰度值； 根据所述前景图像和所述背景图像的像素点数量以及对应的平均灰度值计算出最优的分离阈值，并利用所述分离阈值对所述待检测图像进行特征分离，以得到对应的特征图像，所述背景阈值的计算公式为： ； 式中，表示标准图像的直方图分布，；表示标准图像的大小；表示目标图像与背景图像的图像比例； 所述分离阈值的计算公式为： ； 式中，、分别表示前景图像和背景图像的像素点数量，、分别表示前景图像和背景图像的平均灰度值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南昌华翔汽车内外饰件有限公司，其通讯地址为：330000 江西省南昌市南昌县小蓝经济开发区富山一路989号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。