【摘 要】
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针对油气管道漏磁检测过程中环焊缝识别和定位困难的问题,提出了一种基于深度学习的管道环焊缝目标检测方法。该方法利用深度学习网络进行特征抽取,并实现焊缝识别与定位。该网络模型包括特征提取模块和预测模块,特征提取模块包含5个特征子模块,每个子模块包含1个卷积层、1个归一化层、1个池化层,实现特征抽取;预测模块包含锚框生成与标注、类别卷积层、位置卷积层等,实现环焊缝识别与定位。将该网络模型在工程管道检测数
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针对油气管道漏磁检测过程中环焊缝识别和定位困难的问题,提出了一种基于深度学习的管道环焊缝目标检测方法。该方法利用深度学习网络进行特征抽取,并实现焊缝识别与定位。该网络模型包括特征提取模块和预测模块,特征提取模块包含5个特征子模块,每个子模块包含1个卷积层、1个归一化层、1个池化层,实现特征抽取;预测模块包含锚框生成与标注、类别卷积层、位置卷积层等,实现环焊缝识别与定位。将该网络模型在工程管道检测数据集进行测试验证,结果表明,提出的模型具有良好的识别精度,优于传统的手工特征识别方法,同时在较大的噪声和
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