[发明专利]一种基于卷积神经网络的沙漠地区管道泄漏目标识别方法在审
| 申请号： | 202110522573.0 | 申请日： | 2021-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN113392705A | 公开（公告）日： | 2021-09-14 |
| 发明（设计）人： | 赵青;兰馨雨;刘爽 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/20;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F30/27;G06F113/14 |
| 代理公司： | 成都东恒知盛知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 51304 | 代理人： | 罗江 |
| 地址： | 610000 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的沙漠地区管道泄漏目标识别方法，包括，利用探地雷达采集目标数据，对数据进行预处理，构建卷积神经网络，对卷积神经网络进行训练与测试。目前最常使用的人工解译手段具有极强的主观性，容易受人影响产生极大的偏差，人工智能由计算机进行学习识别，得出的结论不容易受人的主观因素影响，得出的解释结果也更加客观准确，本发明所提出的是基于卷积神经网络的自动目标识别方法，其能够从输入的数据中自动提取出管道以及泄漏的特征，且在进行训练中仅需要人工输入部分标签，不需要过多的干预。经过训练后的网络可以对于沙漠区域管道地下图像进行实时高效的识别，可以广泛应用于沙漠区域地下管道的泄漏识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 沙漠 地区 管道 泄漏 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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