摘要
本申请公开了一种基于细粒度图像分类的排水管道缺陷分类分级方法及系统,所述方法包括:构建并训练细粒度缺陷分级分类模型;利用训练好的模型对输入的排水管道图片进行缺陷分类分级识别;通过图像特征提取主干网络对输入的排水管道图片进行特征提取,将提取的特征同时输入至缺陷分类头和N个特定缺陷类别分级头;通过缺陷分类头对输入的特征进行缺陷分类,以N个输出结果取最大值对应的类别为识别的缺陷类别;通过各特定缺陷类别分级头对输入的特征进行对应类别的缺陷分级,获取识别的缺陷类别对应的分级头的输出,计算缺陷等级属于第k级别的概率,以概率最大的级别为排水管道图片缺陷级别。本申请能够自动、准确地进行排水管道缺陷分类分级。
技术关键词
排水管道
缺陷类别
细粒度图像分类
分类分级方法
图像特征提取
图片
深度神经网络结构
可读存储介质
计算机设备
频率
模型训练模块
变形缺陷
分级系统
裂纹缺陷
数值
识别模块
多尺度
分类器
系统为您推荐了相关专利信息
全局地图
地图要素
历史变化数据
循环神经网络模型
车辆
特征描述符
三维重建方法
三维重建模型
三维模型
ORB算法
产品缺陷检测方法
随机森林模型
特征描述符
RGB特征
轮廓特征融合
智能车灯
辅助驾驶系统
注意力机制
车辆高位刹车灯
智能辅助驾驶
生物样品管
图像特征提取模型
活性检测方法
模式
图像特征集