摘要
本发明提供一种基于人工智能的隧道排水管道淤积物的图像识别与预处理方法。该基于人工智能的隧道排水管道淤积物的图像识别与预处理方法,包括,该基于人工智能的隧道排水管道淤积物的图像识别与预处理方法,采用高清摄像头或无人机采集图像数据,并进行预处理和去噪,确保输入数据的质量。接着,通过卷积神经网络进行特征提取,并结合U‑Net语义分割技术,准确区分淤积物区域与其他管道区域,提高了图像识别的精度和鲁棒性。该基于人工智能的隧道排水管道淤积物的图像识别与预处理方法,a.获取隧道排水管道的图像数据,所述图像数据通过高清摄像头或无人机进行采集;b.对所述图像数据进行预处理,去除噪声,增强图像清晰度。
技术关键词
隧道排水管道
语义分割技术
数据融合技术
高清摄像头
神经网络模型
流式数据处理技术
无人机采集图像
图像识别系统
语义分割网络
分隔技术
加权平均法
鲁棒性
设备老化
算法模型
提升系统
输出特征
数学模型
系统为您推荐了相关专利信息
制氧机
分布式传感
神经网络模型
高精度压力传感器
氧浓度传感器
融合注意力机制
卷积神经网络模型
电力系统
矩阵
模块
水淹厂房
语义分割技术
多尺度特征融合
计算机可执行指令
冗余
故障诊断方法
液流电池
神经网络模型
训练集数据
电压
车辆控制方法
行驶状态数据
模式
长短期记忆神经网络模型
工况