[发明专利]基于Inception-Resnet神经网络的管道病害图像分类方法及装置在审
| 申请号： | 202111241182.8 | 申请日： | 2021-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN113963212A | 公开（公告）日： | 2022-01-21 |
| 发明（设计）人： | 方宏远;王念念;马铎;董家修 | 申请（专利权）人： | 郑州大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙市岳麓慧专利代理事务所(普通合伙) 43270 | 代理人： | 王中华 |
| 地址： | 450001 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于Inception‑Resnet神经网络的管道病害图像分类方法及装置。所述方法包括：获得管道内表面病害数据集；对管道内表面病害数据集进行增强处理；对病害图像进行分类，将病害图像分类为病害图像训练集，病害图像验证集和病害图像测试集，建立病害图像数据库；构建分类模型并训练；通过设置不同的超参数，对分类模型调优，获得最优分类模型；最优分类模型测试，判断检测指标是否达到预期值；拍摄管道内表面图像，并回传给预设有最优分类模型的工作站终端进行检测，判断各项工作指标能否达到工作要求，本发明通过结合Inception神经网络和Resnet神经网络的各自优点，构建了Inception‑Resnet神经网络，提高了模型检测的准确度，实现了管道内表面病害的自动识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 inception resnet 神经网络 管道 病害 图像 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
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