《表2 训练集和测试集统计数据》

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《基于深度学习电铲铲齿缺失智能监测系统研究》

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考虑到铲车铲斗斗齿的断裂图像样本较少、多样性差、难采集等因素，笔者使用Solid Works 3D绘图软件绘制出电铲铲斗的原图，通过PhotoShop软件绘制出铲齿不同断裂程度的图片300张，利用Python平台的Opencv库编写图片预处理程序，分别将上述图片进行加噪、放缩、旋转、亮度调节等处理，来模拟现场粉尘、光照、天气、时间等复杂因素对样本采集的影响，得到如图3所示多种类型铲车铲斗斗齿模拟图像。为提高模型的泛化能力，防止过拟合现象的发生，通过图片预处理程序将图像的总数据集扩大到3 200张，其中训练数据集和测试数据集具体统计见表2。