摘要
本发明提供一种基于SSDCNet网络的焊缝管道识别方法及系统,属于深度学习技术领域,包括:采集焊缝管道点云数据,基于焊缝管道点云数据得到训练集和测试集;利用编解码框架的SSDC模块构建SSDCNet网络,将SSDCNet网络划分为分类网络和分割网络,得到改进的SSDCNet网络;确定预设训练参数,利用训练集训练改进的SSDCNet网络,利用测试集对改进的SSDCNet网络进行性能测试,得到焊缝管道识别模型。本发明通过设计SSDC模块,能够捕捉点云数据中的局部特征,能够有效地提取点云数据的局部特征,并在目标分类、目标部分分割和语义场景分割等任务上取得了最先进的准确性。
技术关键词
识别方法
点云
分类网络
球壳
编解码
卷积模块
管道识别系统
识别焊缝
训练集
二维卷积神经网络
数据
编码模块
输出特征
矩阵
语义场景
系统为您推荐了相关专利信息
程度识别方法
残差网络
抑郁
预训练模型
引入注意力机制
脑电采集电极
脑电信号采集装置
识别方法
节点特征
特征提取模块
田间玉米
标注系统
识别模块
构建空间结构
生成标识
建模优化方法
新工业产品
多源异构数据
多模态协同
混合网络