摘要
本发明公开了一种基于提示学习的吊车梁螺栓检测去动态模糊图像恢复方法,包括以下步骤;S1:利用工业相机在不同工况下采集吊车梁螺栓图像,涵盖吊车运行时的振动、移动多种情况,获取不同程度动态模糊的图像以及对应的清晰图像;S2:根据多种退化图像特点设计并训练提示学习模块,使其能够生成包含图像多种退化相关信息的有效提示;S3:将S2训练好的提示学习模块嵌入其中,构建基于提示学习的去动态模糊模型;S4:对S3训练好的去动态模糊模型进行测试,判断模型是否满足吊车梁螺栓检测的实际需求。本发明有效解决吊车梁螺栓检测中动态模糊图像恢复的难题。
技术关键词
模糊图像恢复方法
吊车梁
编码器
动态
峰值信噪比
网络
输出特征
螺栓
注意力
分类器
解码器
工业相机
样本
语义信息提取
知识蒸馏方法
通道
采样模块
预训练方法
系统为您推荐了相关专利信息
路面附着系数
环境感知数据
车辆运行数据
横摆角速度
轨迹
动态参数模型
交叉验证法
优化电力资源
静态特征
功率值
舒适度
优化BP神经网络
BP神经网络模型
粒子群算法
因子
设备运行检测
智能分析模块
历史运行数据
代表
特征提取算法