[发明专利]基于快速分割卷积神经网络的水冷壁表面缺陷视频识别方法在审
| 申请号： | 202110440898.4 | 申请日： | 2021-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN113192018A | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | 马波;韩永明;耿志强;周润东;蔡伟东 | 申请（专利权）人： | 北京化工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T3/40;G06T7/10;G06T5/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 100029 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 基于快速分割卷积神经网络的水冷壁表面缺陷视频识别方法涉及锅炉设备自动化缺陷检测领域。本发明通过使用改进的Fast‑SCNN训练识别水冷壁表面缺陷的缺陷检测模型，使用该检测模型结合选择性搜索算法，运用一定的视频材料处理手段对视频形式的水冷壁表面资料进行缺陷的检测识别工作。该方法可以有效对水冷壁表面获取的视频文件进行缺陷的检测和识别，具有较高的识别准确率，是实现锅炉水冷壁表面缺陷检测自动化的有效手段途径，帮助解决了人工检测缺陷周期长、耗费多、效率低下等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 快速 分割 卷积 神经网络 水冷 表面 缺陷 视频 识别 方法 | ||
【主权项】：
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