基于计算机视觉的油气管道失效识别技术

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目前，传统的油气管道失效识别技术依然采用人工检测分析的方法为主，耗时较长且智能化程度低。提出了一种基于残差网络与迁移学习的管道失效图像识别算法，通过深度卷积网络建立了管道失效识别模型，然后利用大型ImageNet 数据集中训练好的Resnet152模型参数，在包含1万余张的管道失效图像数据集上进行微调与模型优化，最终实现对细菌腐蚀、土壤腐蚀、环境敏感开裂等15种失效类型的准确识别。（剩余4276字）

试读结束

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