[发明专利]一种基于多尺度卷积特征融合网络的锂电池缺陷分类方法有效
| 申请号： | 202010364878.9 | 申请日： | 2020-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN111553433B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 陈海永;黄迪;刘佳丽;丁皓东 | 申请（专利权）人： | 河北工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06T7/00;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/088;G01N21/88 |
| 代理公司： | 天津翰林知识产权代理事务所(普通合伙) 12210 | 代理人： | 张国荣 |
| 地址： | 300130 天津市红桥区*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于多尺度卷积特征融合网络的锂电池缺陷分类方法，该方法基于多尺度卷积特征融合网络模型，该模型引入了跨通道深度卷积，分别在原始图像的三通道上进行卷积，加强了模型的光谱不变性。还引入了具有不同感受野大小的多尺度卷积，加强了模型多尺度特征表达能力。对于每张图片都提取三通道及其标签作为模型输入值进行训练，同时还引入maxout刺激了不同神经元之间的竞争，提高了网络的学习能力，增强模型的非线性拟合能力，大幅提升了网络在多类别锂电池片表面缺陷数据集上的分类精确度及速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 卷积 特征 融合 网络 锂电池 缺陷 分类 方法 | ||
【主权项】：
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