基于自注意力网络的长输管道射线影像缺陷智能识别方法
实质审查的生效
摘要
本发明提供的一种基于自注意力网络的长输管道射线影像缺陷智能识别方法，具体过程如下：首先将工业底片扫描数字化图像并建立标签数据库。然后基于数据驱动进行深度学习模型建立，在常规目标检测算法中嵌入自注意力模型以增强缺陷特征,并通过颈部网络融合缺陷深层与浅层信息。接着通过联合优化分类与回归损失训练缺陷检测模型。最后基于生成的缺陷检测模型推理无标记图像获得缺陷的位置信息以及类别信息。本发明提供的方法大幅度提升了长输管道射线影像智能识别能力。
基本信息
专利标题 ：
基于自注意力网络的长输管道射线影像缺陷智能识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114445366A
申请号 ：
CN202210090694.7
公开（公告）日 ：
2022-05-06
申请日 ：
2022-01-26
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
左逢源张照旭毛建王子丁疆强闫海龙赵祥
申请人 ：
沈阳派得林科技有限责任公司
申请人地址 ：
辽宁省沈阳市皇姑区蒲河街7号3号楼203房间
代理机构 ：
沈阳新科知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
郑瑶
优先权 ：
CN202210090694.7
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-05-24 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20220126
申请日 : 20220126
2022-05-06 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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