摘要
本发明提供了一种管道异常判断方法、装置、电子设备和存储介质,该方法包括:获取管壁四周的图像数据;将所述图像数据输入图像处理神经网络模型中,输出管壁特征识别结果图;根据所述管壁特征识别结果图生成管道异常信息,并将所述管道异常信息发送至服务器。本发明实施例提供的技术方案中,采用遗传信息特征提取的方式,通过高维语义特征的遗传,减少低维干扰特征,有效消除杂质和水流干扰造成的不规则纹理,得到更加准确的管壁特征识别结果图,从而能够更加准确地识别管道异常信息,提高了故障检测效率。
技术关键词
图像处理神经网络
异常判断方法
上采样
异常信息
生成管道
管壁
电子设备
异常判断装置
编码
可读存储介质
干扰特征
服务器
数据
语义特征
故障检测
计算机
输出模块
存储器
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多分支结构
采样模块
网络模型训练
分类边界
上采样
智能标签
神经网络模型
特征融合网络
样本
期望最大化算法