[发明专利]基于深度学习的地下排水管道缺陷智能检测方法与系统在审
| 申请号： | 202211090017.1 | 申请日： | 2022-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN116309245A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 高源;胡超超;钱正华;章振兴;史瑞娟 | 申请（专利权）人： | 南京江源测绘有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/00;G06V10/77;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0895 |
| 代理公司： | 南京睿之博知识产权代理有限公司 32296 | 代理人： | 杨雷 |
| 地址： | 210000 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的地下排水管道缺陷智能检测方法，包括如下步骤：获取地下排水管道的多个样本图片，包括正常样本图片、缺陷样本图片与未知样本图片；获取样本图片的灰度差值矩阵，灰度差值矩阵用于表征样本图片中灰度与相邻像点灰度的差值信息；将未知样本图片分成M份，作为M份迭代样本集；根据正常样本图片与缺陷样本图片的灰度差值矩阵，对教师模型与Scaled‑YOLO算法进行预训练；同时完成对学生模型的训练；将待检测的地下排水管道图片输入至训练好的学生模型中，从而进行缺陷检测。本发明采用半监督的方法，将未知缺陷样本也融入进深度学习网络算法中，极大的加快了算法的学习效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 地下 排水管道 缺陷 智能 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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