[发明专利]基于轻量级神经网络的电池缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202111337049.2 | 申请日： | 2021-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN113989267A | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 陈海永;冯会川;袁乐;刘新如 | 申请（专利权）人： | 河北工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/774;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津翰林知识产权代理事务所(普通合伙) 12210 | 代理人： | 蔡运红 |
| 地址： | 300130 天津市红桥区*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明为一种基于轻量级神经网络的电池缺陷检测方法，基于轻量级神经网络构建缺陷检测模型；缺陷检测模型以ShuffleNetV2为骨干网络，将精炼的跨阶段局部机制融合到ShuffleNetV2网络中，得到精炼跨阶段局部ShuffleNetV2网络，精炼跨阶段局部ShuffleNetV2网络中还融合了并行分组注意力模块；精炼跨阶段局部ShuffleNetV2网络的输出特征图再经过低层特征引导的融合模块后，输入到区域推荐网络中推荐区域，对推荐区域进行分类和回归，得到缺陷类别和位置。并行分组注意力模块实现浅层与深层特征融合，低层特征引导的融合模块扩大了感受野；该方法解决了轻量化网络检测效果不理想的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 轻量级 神经网络 电池 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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