一种多模态数据复杂缺陷特征检测方法
公开
摘要
本发明公开了一种多模态数据复杂缺陷特征检测方法，包括多模态数据特征提取、多模态特征交叉引导学习以及多模态特征融合以及缺陷分类回归，首先构建多模态二维数据特征提取网络，并将缺陷数据集送入网络进行训练；在训练中利用多模态特征交叉引导网络实现了交叉引导学习；然后利用权重自适应方法进行特征融合；最后利用分类及回归子网络实现缺陷检测任务，本发明可以高效地实现多模态数据在复杂缺陷特征检测过程中的融合，能够更加有效地提升工业环境下复杂缺陷的检测能力，保证了工业制造过程中的生产效率。
基本信息
专利标题 ：
一种多模态数据复杂缺陷特征检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114612443A
申请号 ：
CN202210256372.5
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-16
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
汪俊吴宇祥李大伟张沅
申请人 ：
南京航空航天大学
申请人地址 ：
江苏省南京市秦淮区御道街29号
代理机构 ：
南京钟山专利代理有限公司
代理人 ：
王磊
优先权 ：
CN202210256372.5
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06N3/04 G06N3/08 G06K9/62 G06V10/80 G06V10/764 G06V10/82
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
2022-06-10 ：
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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