[发明专利]一种基于全卷积神经网络的两相流混合图像分割的方法在审
| 申请号： | 202111412740.2 | 申请日： | 2021-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN114202653A | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 句媛媛;王华;肖清泰;吴刘仓;崔子良;杨燕;刘冬冬 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 昆明合盛知识产权代理事务所(普通合伙) 53210 | 代理人： | 曹卫良 |
| 地址： | 650093 云南省*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于全卷积神经网络(FullConvolutionalNetworks,FCN)的气‑液两相流图像分割方法，属于两相流测试领域。其实现步骤为：(1)输入两相流混合图像；(2)对图像进行预处理；(3)使用改进的FCN网络对两相流图像进行语义分割。该方法将两相流图像进行像素到像素的预测和端到端的训练，可以获得任意大小的两相流图像分割结果，分割过程中因避免了由于使用像素块而带来的重复存储和计算卷积的问题使得计算效率更加高效。本发明适应所有涉及两相流和多相流混合图像的分割，该方法分割效果好、速度快，具有很高的实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 两相 混合 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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