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申请/专利权人：长沙矿冶研究院有限责任公司

摘要：本发明公开了基于改进FasterX的管道异常识别方法及系统，通过以FasterX模型为基础框架，用AFPN网络替换FasterX模型的FPN网络，用MPDIoU函数替换FasterX模型的IoU函数，构建管道异常识别模型；对所述管道异常识别模型进行训练，并用训练好的管道异常识别模型对管道异常进行识别。相比现有技术，本发明引入了AFPN，MPDIoU优化FasterX的结构，并针对管道腐蚀，管道渗漏，管道变这几种情况进行识别。这些改进点不仅可以提高无人机的巡检效率，还可以提高巡检的准确性。

主权项：1.一种基于改进FasterX的管道异常识别方法，其特征在于，包括以下步骤：以FasterX模型为基础框架，用AFPN网络替换FasterX模型的FPN网络，用多尺度预测IoU函数替换FasterX模型的IoU函数，构建管道异常识别模型；所述多尺度预测IoU函数用于对于每个尺度下的预测边界框，计算其与真实边界框的IoU值，综合多尺度下的IoU值计算结果；对所述管道异常识别模型进行训练，并用训练好的管道异常识别模型对管道异常进行识别；所述管道异常识别模型以卷积神经网络EfficientNet作为基础骨干网络，以特征金字塔结构作为多尺度特征提取网络，以AFPN网络作为特征融合网络；所述特征金字塔包括卷积步长由小至大的第一特征提取模块、第二特征提取模块、第三特征提取模块以及第四特征提取模块，所述AFPN网络包括第一Ghost模块、第二Ghost模块、第三Ghost模块，第一特征融合层P1、第二特征融合层P2、第三特征融合层P3以及第四特征融合层P4；所述第一特征提取模块与所述第一特征融合层P1连接，所述第二特征提取模块通过第一Ghost模块分别与所述第一特征融合层P1、第二特征融合层P2、第三特征融合层P3以及第四特征融合层P4连接，所述第三特征提取模块通过第二Ghost模块分别与所述第一特征融合层P1、第二特征融合层P2、第三特征融合层P3以及第四特征融合层P4连接，所述第四特征提取模块通过第三Ghost模块分别与所述第一特征融合层P1、第二特征融合层P2、第三特征融合层P3以及第四特征融合层P4连接。

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