摘要
本申请公开了一种塔桅结构破损位置图像识别方法,其通过采用基于深度学习的计算机视觉技术对塔桅结构图像进行分析处理,捕捉到塔桅结构图像的全局语义特征,并通过从塔桅结构图像中截取局部位置区域,从而基于局部位置区域的塔桅结构特征与塔桅结构图像全局语义特征之间的关联匹配来实现破损位置的识别。这样,可以提高破损位置识别的准确性和效率,同时减少人工巡检的依赖,降低检测成本和风险。
技术关键词
塔桅结构
图像识别方法
序列
全局特征提取
度量
空洞卷积神经网络
查询特征
匹配网络
语义特征
补偿式
计算机视觉技术
图像识别器
分支
非线性
位置识别
分类器
特征值
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序列
压力传感器
显示设备
压迫装置
支持向量回归模型
残差模型
去噪模型
交叉注意力机制
结构特征提取
结构编码器
污染物溯源方法
环境DNA技术
训练机器学习模型
集成学习框架
水质
核辐射剂量率
序列
多元线性回归模型
泊松分布模型
矫正