发明 基于深度学习的地下排水管道缺陷智能检测方法与系统 【特价】
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G06T7/00 G06T5/73 G06V10/77 G06V10/774 G06V10/82 G06N3/0895
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。
