[发明专利]一种骨料检测模型的形成方法和消力池底板骨料检测的方法

权利要求书

1.一种骨料检测模型的形成方法，其特征在于，包括：

利用水下机器人采集消力池底板的原始图像；

对所述原始图像进行增广处理，形成图像数据集；

采用卷积神经网络对所述图像数据集进行像素级的缺陷检测，得出损失预测值P_n，所述卷积神经网络是一个编译码结构，分为编码器和解码器，所述编码器由多层卷积和池化层组成，作用是降低分辨率，从原始图像中提取出骨料的抽象特征，所述解码器则使用多个反卷积层对特征图进行采样，得到与输入图像大小相同的分割结果，所述卷积神经网络还包括级联模块和注意力门，所述注意力门用于对每个像素生成注意力系数，并针对每个特征图输出所述注意力系数与像素的乘积，以此来表征该区域需要关注的程度，所述注意力门与所述级联模块将图像的局部特征有选择地组合到全局特征中，以恢复图像的细节；

采用所述损失预测值P_n和损失函数对所述卷积神经网络进行训练，得出骨料检测模型，包括：将两个函数式结合构建为所述损失函数，对所述卷积神经网络进行训练，得出骨料检测模型，两个所述函数式包括：

函数式一：

函数式二：

其中，DL₂和CE均为损失函数，N为像素个数，P_n为损失预测值，r_n为地面真值，ε＝10^-5为人为设置的小数值。

2.根据权利要求1所述的骨料检测模型的形成方法，其特征在于，所述利用水下机器人采集消力池底板的原始图像的步骤，包括：

在所述消力池底板上按矩阵的形式标记多个采样点；

利用所述水下机器人采集每个所述采样点的所述原始图像。

3.一种消力池底板骨料检测的方法，其特征在于，包括：

采用骨料检测模型对骨料图片进行检测，得到预测图像；

通过遍历所述预测图像的每个像素，计算骨料比；

若所述骨料比超过预设值，则判定骨料损失；

其中，所述骨料检测模型由权利要求1或2所述的骨料检测模型的形成方法形成。