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申请/专利权人：湘江实验室
摘要：本发明公开一种基于深度学习图像分割的煤灰熔融性自动测定方法及装置，该方法步骤包括：构建基于深度学习的语义分割模型，包括特征编码模块以及特征解码模块，特征解码模块包括语义分割分支以及实例分割分支；使用灰锥熔融图像数据集按照目标损失函数训练语义分割模型，得到煤灰熔融图像分割模型，目标损失函数使用语义分割损失函数以及实例分割损失函数计算得到；获取待测煤灰在受热过程中的灰锥熔融图像，输入至煤灰熔融图像分割模型中，进行图像分割得到熔融区域的二值图像并提取图像的几何特征；根据几何特征识别灰锥熔融过程中处于熔融特征温度的时刻。本发明具有实现操作简单、成本低、检测精度与可靠性高、鲁棒性强等优点。
主权项：1.一种基于深度学习图像分割的煤灰熔融性自动测定方法，其特征在于，步骤包括：构建基于深度学习的语义分割模型，所述基于深度学习的语义分割模型包括特征编码模块以及特征解码模块，所述特征解码模块包括语义分割分支以及实例分割分支，所述语义分割分支用于预测图像每个像素的类别信息，所述实例分割分支用于为每个像素分配实例标号以区分不同实例；使用灰锥熔融图像数据集按照目标损失函数训练所述基于深度学习的语义分割模型，得到煤灰熔融图像分割模型，所述灰锥熔融图像数据集为采用熔点法测定不同煤灰熔融性时灰锥在受热过程中的灰锥熔融图像，所述目标损失函数使用语义分割损失函数以及实例分割损失函数计算得到，所述语义分割损失函数为对应语义分割分支的损失函数，所述实例分割损失函数为对应实例分割分支的损失函数；获取采用熔点法测定待测煤灰熔融性时灰锥在受热过程中的灰锥熔融图像作为待测灰锥熔融图像，将获取的待测灰锥熔融图像输入至所述煤灰熔融图像分割模型中，由所述煤灰熔融图像分割模型将待测灰锥熔融图像进行图像分割得到熔融区域的二值图像并提取图像的几何特征；根据提取出的几何特征识别灰锥熔融过程中处于熔融特征温度的时刻。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湘江实验室 基于深度学习图像分割的煤灰熔融性自动测定方法及装置
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