[发明专利]一种碳纤维复合材料数据集的深度学习分割方法在审
| 申请号： | 202211573597.X | 申请日： | 2022-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN115830323A | 公开（公告）日： | 2023-03-21 |
| 发明（设计）人： | 郑克洪;陈浩;张曦彦;乔立正;吴承烈;陆文判;曹虓琪 | 申请（专利权）人： | 浙江理工大学;中国水利水电第十二工程局有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京盛询知识产权代理有限公司 11901 | 代理人： | 陈巍 |
| 地址： | 310018 浙江省杭州市江干*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种碳纤维复合材料数据集的深度学习分割方法，通过XCT断层扫描技术获取相关碳纤维复合材料的图像，构造模型的原数据集，然后通过参数化建模生成二维随机合成碳纤维图像，并将通过对抗学习风格迁移网络Pix2PixHD生成与真实结构相同的虚拟数据集，将原数据集与虚拟数据集作为一个混合数据集输入基于Swin‑Tranformer的语义分割网络，最终形成一个能精准分割碳纤维复合材料图像的语义分割网络。本方法解决了原数据集不足，人工标注困难的问题，能实现复合材料图像智能精准分割，节约了大量人工成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 碳纤维 复合材料 数据 深度 学习 分割 方法 | ||
【主权项】：
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