基于計(jì)算機(jī)視覺的油氣管道失效識(shí)別技術(shù)

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目前，傳統(tǒng)的油氣管道失效識(shí)別技術(shù)依然采用人工檢測(cè)分析的方法為主，耗時(shí)較長(zhǎng)且智能化程度低。提出了一種基于殘差網(wǎng)絡(luò)與遷移學(xué)習(xí)的管道失效圖像識(shí)別算法，通過(guò)深度卷積網(wǎng)絡(luò)建立了管道失效識(shí)別模型，然后利用大型ImageNet 數(shù)據(jù)集中訓(xùn)練好的Resnet152模型參數(shù)，在包含1萬(wàn)余張的管道失效圖像數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)與模型優(yōu)化，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)細(xì)菌腐蝕、土壤腐蝕、環(huán)境敏感開裂等15種失效類型的準(zhǔn)確識(shí)別。（剩余4276字）