[发明专利]基于帧间跨尺度相似性聚合的钢材涂层检测方法

权利要求书

1.一种基于帧间跨尺度相似性聚合的钢材涂层检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测钢筋在不同拍摄角度下的多帧待检测钢筋图像；

将所述多帧待检测钢筋图像通过卷积神经网络以获得多个卷积特征图；

对所述多个卷积特征图中每个特征图进行不同尺度的下采样以获得具有不同尺度的多个下采样特征图；

将所述多个下采样特征图中每个下采样特征图通过具有对应尺度的多个卷积层以获得对应不同尺度的多个尺度特征图；

将所述多个尺度特征图转换成相同尺度后进行聚类并计算每个所述尺度特征图到聚类中心的距离以获得第一分类特征向量，所述分类特征向量用于表示所述多帧待检测钢筋图像中各所述待检测钢筋图像的跨尺度特征之间的相似性；以及

将所述多个卷积特征图进行聚类并计算每个所述卷积特征图到聚类中心的距离以获得第二分类特征向量，所述第二分类特征向量用于表示所述多帧待检测钢筋图像中各所述待检测钢筋图像之间的帧间特征的相似性；

将所述第一分类特征向量和所述第二分类特征向量级联后通过分类器以获得分类结果，所述分类结果表示所述钢筋的涂层质量是否合格。

2.根据权利要求1所述的基于帧间跨尺度相似性聚合的钢材涂层检测方法，其中，在将所述多帧待检测钢筋图像通过卷积神经网络以获得多个卷积特征图中，其中，所述卷积神经网络包括N层卷积层，N为大于等于4且小于等于5的正整数。

3.根据权利要求2所述的基于帧间跨尺度相似性聚合的钢材涂层检测方法，其中，将所述多帧待检测钢筋图像通过卷积神经网络以获得多个卷积特征图，包括：

将所述多帧待检测钢筋图像转化为灰度图像以获得多帧灰度待检测钢筋图像；以及

将所述多帧灰度待检测钢筋图像通过卷积神经网络以获得多个卷积特征图。

4.根据权利要求1所述的基于帧间跨尺度相似性聚合的钢材涂层检测方法，其中，将所述第一分类特征向量和所述第二分类特征向量级联后通过分类器以获得分类结果，所述分类结果表示所述钢筋的涂层质量是否合格，包括：

将所述第一分类特征向量和所述第二分类特征向量级联后通过全连接层以获得帧间跨尺度分类特征向量；以及

将所述帧间跨尺度分类特征向量输入Softmax分类函数以获得所述分类结果。

5.根据权利要求1所述的基于帧间跨尺度相似性聚合的钢材涂层检测方法，在获取待检测钢筋在不同拍摄角度下的多帧待检测钢筋图像中，所述不同拍摄角度的数量大于等于2。

6.根据权利要求3所述的基于帧间跨尺度相似性聚合的钢材涂层检测方法，其中，在训练过程中，基于所述帧间跨尺度分类特征向量输入Softmax分类函数后获得的概率值计算局部损失函数并基于所述局部损失函数值更新所述卷积神经网络和所述多层卷积层。