公开(公告)号：CN113763327B

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202110914532.6

申请日：2021-08-10

Applicant: 上海电力大学

Inventor： 彭道刚 ,  戚尔江 ,  刘薇薇 ,  王丹豪 ,  潘俊臻 ,  葛明

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  F17D5/06

Abstract: 本发明涉及一种基于CBAM‑Res_Unet的电厂管道高压蒸汽泄露检测方法，方法包括：获取待测试的高压蒸汽泄漏图片，使用CBAM‑Res_Unet网络模型，网络中还加入了损失函数和评价标准，对所述高压蒸汽泄漏图片进行图像分割，终输出检测结果。现有技术相比，本发明使用了对高压蒸汽泄漏的适应性更强的深度学习网络CBAM‑Res_Unet，对损失函数Dice Loss函数和Focal Loss函数进行结合后提高了网络训练的稳定性，实现了电厂管道高压蒸汽的监测，本发明具有对于电厂管道高压蒸汽泄漏的有较好的泛用性、检测蒸汽泄漏区域的准确性高等优点。

公开(公告)号：CN113763327A

公开(公告)日：2021-12-07

申请号：CN202110914532.6

申请日：2021-08-10

Applicant: 上海电力大学

Inventor： 彭道刚 ,  戚尔江 ,  刘薇薇 ,  王丹豪 ,  潘俊臻 ,  葛明

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  F17D5/06

Abstract: 本发明涉及一种基于CBAM‑Res_Unet的电厂管道高压蒸汽泄露检测方法，方法包括：获取待测试的高压蒸汽泄漏图片，使用CBAM‑Res_Unet网络模型，网络中还加入了损失函数和评价标准，对所述高压蒸汽泄漏图片进行图像分割，终输出检测结果。现有技术相比，本发明使用了对高压蒸汽泄漏的适应性更强的深度学习网络CBAM‑Res_Unet，对损失函数Dice Loss函数和Focal Loss函数进行结合后提高了网络训练的稳定性，实现了电厂管道高压蒸汽的监测，本发明具有对于电厂管道高压蒸汽泄漏的有较好的泛用性、检测蒸汽泄漏区域的准确性高等优点。