[发明专利]一种基于多任务学习的排水管道异常类型自动检测方法有效
| 申请号： | 201911125639.1 | 申请日： | 2019-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN110930377B | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 钟尚平;陈雨寒;陈开志 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈明鑫;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多任务学习的排水管道异常类型自动检测方法。首先通过分析管道缺陷深度特征信息将特征空间存在重叠的类别划分到同一分组中；然后基于分组情况构建多任务学习深度神经网络，该网络将分类任务划分为两级任务，高级分类任务尝试区分不同分组的缺陷图像，低级任务拥有多个子任务，分别用于着重区分组内具有相似特征空间的缺陷类型，最终的缺陷分类结果来自条件概率。本发明通过引入多任务学习策略使得模型能够减少特征空间重叠带来的精度损失，提升模型的检测精度，从而实现更为有效的排水管道缺陷自动检测系统。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 学习 排水管道 异常 类型 自动检测 方法 | ||
【主权项】：
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