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摘 要:本发明公开了一种基于联合孪生神经网络的机舱微小划痕检测方法,包括以下步骤:数据预处理;构建联合孪生网络;利用预处理得到的数据训练得到性能良好的网络模型。对于微小划痕有较强的检测能力,在数据集采集层面和数据预处理层面解决了因数据量不足而不能得到较高性能的模型,有利于神经网络解决数据中微小划痕样本过少所导致的数据不平衡的问题。在神经网络结构设计上提出的联合孪生神经网络,对于特征提取的质量具有较为明显的改善;在训练过程中设计的目标函数,通过权重交叉熵损失和正则化项的处理,进一步应对数据集中正负样本数量不平衡的问题,提高模型对样本数较少的类别的分类性能。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202310477398.7 | 专利名称: | 基于联合孪生神经网络的机舱微小划痕检测方法 |
申请日: | 2023-04-28 | 申请/专利权人 | 成都瑞贝英特信息技术有限公司 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 四川省成都市高新区肖家河正街11号2幢1楼 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/00搜分类 人工智能 飞机安全 航空安全 机舱检测 图像处理搜索 |
公开/公告日: | 2023-08-18 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN116612076A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |