[发明专利]训练用于跑冒滴漏检测的全连接分类网络的方法及装置有效
| 申请号： | 201910002906.X | 申请日： | 2019-01-02 |
| 公开（公告）号： | CN109712140B | 公开（公告）日： | 2021-01-26 |
| 发明（设计）人： | 于大鹏;赵俊杰;过洁;王吉荣;杨如意;吴政亿;王宇鑫 | 申请（专利权）人： | 国电内蒙古东胜热电有限公司;中楹青创科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/13;G06T7/70;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 安卫静 |
| 地址： | 017000 内蒙古自*** | 国省代码： | 内蒙古;15 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供的训练用于跑冒滴漏检测的全连接分类网络的方法及装置，涉及图像识别技术领域，解决现有技术中在待检测跑冒滴漏目标在图像中是动态变化的情况下，出现的检测速度慢以及检测精度低的问题。根据一个实施例，该方法包括：使用样本图像通过迁移学习确定网络参数；根据网络参数初始化卷积神经网络和区域建议网络；根据区域建议网络训练卷积神经网络；根据训练后的卷积神经网络优化区域建议网络；以及根据样本图像的样本特征图和样本图像的候选边界框训练全连接分类网络；其中，样本图像的候选边界框是通过优化后的区域建议网络提取的。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 用于 跑冒滴漏 检测 连接 分类 网络 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种训练用于跑冒滴漏检测的全连接分类网络的方法，其特征在于，所述方法包括：使用样本图像通过迁移学习确定网络参数；根据所述网络参数初始化卷积神经网络和区域建议网络；根据所述区域建议网络训练所述卷积神经网络；根据训练后的卷积神经网络优化所述区域建议网络；以及根据所述样本图像的样本特征图和所述样本图像的候选边界框训练全连接分类网络；其中，所述样本图像的候选边界框是通过优化后的区域建议网络提取的。
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