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申请/专利权人：中国长江电力股份有限公司
摘要：本发明提供了一种基于迁移学习和注意力机制的坝体表面缺陷检测方法，本发明利用迁移学习技术，通过预训练模型解决数据稀缺问题；同时引入注意力机制，优化特征提取过程，提升模型的检测准确性，实现四种缺陷的精准识别和分类，为处理和修复提供决策支持。本发明的实施将极大提升大坝安全监测水平，降低维护成本，为大坝的安全稳定提供有力保障。
主权项：1.一种基于迁移学习和注意力机制的坝体表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过ImageNet数据集对MobileNetV2网络模型进行训练，将训练好的模型作为迁移的基础模型；步骤2：收集坝体表面的各类缺陷图像，之后对采集的图像进行预处理，之后调整图像的分辨率和大小，使其适合作为模型的输入数据，最后将预处理后的图像构建一个坝体缺陷数据集；步骤3：对预处理之后的坝体缺陷数据集进行数据扩增；步骤4：利用SMOTE算法对扩增之后的缺陷数据集进行平衡处理，得到混合数据集；步骤5：将训练好的MobileNetV2网络模型进行迁移，将其作为坝体表面缺陷识别模型的特征提取模块；步骤6：在特征提取模块后接CBAM模块和分类模块，进而由特征提取模块、CBAM模块和分类模块三部分组成坝体表面缺陷识别模型；步骤7：将处理之后的混合数据集按照一定的比例分为训练集、验证集和测试集，其中训练集、验证集用来训练模型的参数，并以此为依据调整超参数，测试集用于测试模型分类的最终效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国长江电力股份有限公司 一种基于迁移学习和注意力机制的坝体表面缺陷检测方法
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