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申请/专利权人：中建三局绿色产业投资有限公司
申请日：2024-03-06
公开（公告）日：2024-05-28
公开（公告）号：CN118096701A
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G06T5/50;G06V10/25;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.14#实质审查的生效;2024.05.28#公开
摘要：本申请提供了一种基于YOLOv5的CCTV管道图像缺陷目标检测方法，涉及目标检测领域，包括：获取管道缺陷检测图像并进行分类；使用多尺度融合算法对管道缺陷检测图像进行数据增强，构建管道缺陷检测数据集并进行标注，将标注后的管道缺陷检测数据集划分为训练集、验证集和测试集；通过部分卷积以及全局注意力机制，对算法模型进行改进；将训练集中的图像数据输入到改进后的算法模型中进行训练，获取最佳权重文件；将最佳权重文件保存到算法模型中；使用训练后的算法模型对测试集的图像数据进行缺陷检测，确定缺陷位置与检测精度，完成管道缺陷的检测。改进后的模型的精确率、召回率与平均精度有显著提高，从而提高缺陷检测的准确度。
主权项：1.一种基于YOLOv5的CCTV管道图像缺陷目标检测方法，其特征在于，方法包括以下步骤：S1：获取管道缺陷检测图像并进行分类；使用多尺度融合算法对管道缺陷检测图像进行数据增强，构建管道缺陷检测数据集；S2：对管道缺陷检测数据集进行标注，将标注后的管道缺陷检测数据集划分为训练集、验证集和测试集；S3：通过部分卷积PConv以及全局注意力机制，对YOLOv5算法模型进行改进；S4：将训练集中的图像数据输入到改进后的YOLOv5算法模型中进行训练，获取最佳权重文件；S5：将最佳权重文件保存到YOLOv5算法模型中，并通过验证集进行验证YOLOv5算法模型；使用训练后的YOLOv5算法模型对测试集的图像数据进行缺陷检测，确定缺陷类别并查看检测精度，完成管道缺陷的检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中建三局绿色产业投资有限公司 基于YOLOv5的CCTV管道图像缺陷目标检测方法、设备及介质
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