[发明专利]一种基于卷积神经网络多尺度特征的管道缺陷检测方法有效
| 申请号： | 202110424184.4 | 申请日： | 2021-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN113052834B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 张德华;郝昕源;梁惠清 | 申请（专利权）人： | 河南大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/70;G06T5/00;G06T3/40;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 济南光启专利代理事务所(普通合伙) 37292 | 代理人： | 张瑜 |
| 地址： | 475001*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络多尺度特征的管道缺陷检测方法，属于缺陷检测技术领域，包括以下步骤：S1：构建网络的输入端部分；S2：构建网络的主干网络部分；S3：构建网络的多尺度融合特征金字塔部分；S4：构建网络的损失函数；S5：构建网络的输出预测部分；S6：使用数据集对构建网络进行训练得到优先网络权重；S7：使用训练完成的检测网络来执行管道内缺陷图片检测的任务。将卷积神经网络作为缺陷检测的主要方法，实现检测过程的智能化以及实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 尺度 特征 管道 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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