公开(公告)号：CN118365585A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410334174.5

申请日：2024-03-22

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 杜官峰 ,  罗宇鹏 ,  张洪铮 ,  李邵凡 ,  胡帅 ,  蒋忠志 ,  于瀚博 ,  宋梓维

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于残差网络和注意力改进的U‑net用于煤粉和SiO2检测方法，属于图像检测技术领域。首先，对采集的图片中目标像素区域进行细致的语义标注；搭建基于结合迁移学习原理和残差网络ResNet‑50架构的多注意力机制改进的U‑net语义分割网络；然后使用改进后的U‑net语义分割网络对采集的图片进行训练，得到训练完成的网络模型；在每轮训练结束后再通过验证集的图片对网络进行指标的评估，得到最优权重文件的训练模型；最后使用训练得到的训练模型，输入测试集图像得到最后的预测结果。本发明增大了对图像的特征提取能力，保证检测速度没有相差太多的同时，提高了模型检测的准确性。