[发明专利]一种基于光学图像的气液两相流智能识别方法

摘要

本发明提供一种基于光学图像的气液两相流智能识别方法，准备训练数据集和测试数据集；构建全卷积网络模型FCN；根据训练好的FCN全卷积网络模型识别气液两相流中的气泡：对于训练完成后的FCN全卷积网络模型，为模型输入一张气液两相流待识别的图片，通过网络可近乎精确识别图片中的气泡，计算并得到气泡识别的精确度。将基于深度监督学习和数据提取的FCN方法引入到气液两相流识别中，它可以通过多层卷积操作从像素级别自动提取信息，以提取抽象的语义概念，使用上采样层和多尺度融合技术来进一步优化结果，使高级子网多次融合了低级子网的特征，保持极高的分辨率，从而提高气泡识别的精度。