摘要
本发明提供了一种地铁隧道漏泄同轴电缆故障图像智能识别方法及系统,该方法首先通过图像处理技术对原始图像进行预处理,提取出有用的特征信息,然后=利用训练好的卷积神经网络模型对预处理后的图像进行特征提取和分类识别,最后根据识别结果输出故障类型和位置信息,从而实现利用卷积神经网络对地铁隧道漏泄同轴电缆的故障图像进行智能识别的技术效果。本发明能够实现快速准确地识别地铁隧道中漏泄同轴电缆的故障情况。
技术关键词
图像智能识别方法
漏泄同轴电缆
地铁隧道
卷积神经网络模型
像素
构建卷积神经网络
分类器
图像智能识别系统
无故障
标记
传播算法
输出特征
更新网络参数
梯度下降算法
特征提取模块
图像处理技术
滤波算法
网络结构
线条
系统为您推荐了相关专利信息
设备缺陷分析
声纹特征
卷积神经网络模型
监测系统
数据采集频率
激光点云数据
全景图像数据
多模态深度学习
全局优化算法
深度生成对抗网络
三维图像重建方法
场景深度信息
三维场景模型
三维点云数据
平滑算法