基于計算機視覺的油氣管道失效識別技術(shù)

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目前，傳統(tǒng)的油氣管道失效識別技術(shù)依然采用人工檢測分析的方法為主，耗時較長且智能化程度低。提出了一種基于殘差網(wǎng)絡(luò)與遷移學(xué)習(xí)的管道失效圖像識別算法，通過深度卷積網(wǎng)絡(luò)建立了管道失效識別模型，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1萬余張的管道失效圖像數(shù)據(jù)集上進行微調(diào)與模型優(yōu)化，最終實現(xiàn)對細(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)確識別。（剩余4276字）