发明专利已授权

一种基于卷积神经网络多尺度特征的管道缺陷检测方法

📄 申请号：CN202110424184.4 📄 发布日：2026/07/31

著录项目信息

申请日

2021-04-20

公开号

CN113052834B

公开日

2023-04-18

申请人

河南大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06T7_70 , G06T5_00 , G06T3_40 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络卷积神经网络图像识别缺陷检测

应用场景

管道缺陷检测, 工业无损检测, 油气管道安全, 市政管网维护

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摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络多尺度特征的管道缺陷检测方法，属于缺陷检测技术领域，包括以下步骤：S1：构建网络的输入端部分；S2：构建网络的主干网络部分；S3：构建网络的多尺度融合特征金字塔部分；S4：构建网络的损失函数；S5：构建网络的输出预测部分；S6：使用数据集对构建网络进行训练得到优先网络权重；S7：使用训练完成的检测网络来执行管道内缺陷图片检测的任务。将卷积神经网络作为缺陷检测的主要方法，实现检测过程的智能化以及实时性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20240517

?? 专利权的转移：

20230418

✅ 授权

20230328

⏳ 著录事项变更：

20210716

?? 实质审查的生效：

20210629

📄 公开

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