一种基于模型训练及图像识别技术的管道元件库创建方法

本发明涉及图像识别数据处理技术领域，尤其涉及一种基于模型训练及图像识别技术的管道元件库创建方法，通过多光谱成像方案采集带深度信息的管道元件图像数据，经级联式预处理流水线执行Retinex算法光照均衡化与形态学修复，生成与元数据关联的标准化数据集。采用多任务联合学习框架集成ResNet‑50、HRNet及Mask R‑CNN网络，共享底层卷积特征提取层，注入生成对抗网络合成的油污及强反射对抗性数据，结合渐进式训练策略优化模型参数，输出轻量级MobileNetV3模型。动态更新模型参数与索引结构，结合跨设备标定协议与数据血缘追踪实现系统自校准。本发明通过自动化数据标注、多任务特征复用及检索反馈闭环，有效提升管道元件库构建效率，降低复杂环境下的识别错误率。