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多解码器全卷积神经网络及其相应的细观结构识别方法

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本发明提出了一种多解码器全卷积神经网络及其相应的细观结构识别方法，将该多解码器全卷积神经网络用于陶瓷基复合材料预制体XCT切片的语义分割，并确定了网络结构的初始化方法、类别平衡、训练方法等。本发明解决了不同解码器带来的特征图中边缘模糊或者内容信息丢失的问题，结合深度学习和语义分割任务提高细观结构识别的准确率，增强算法的鲁棒性。本发明提供的多解码器全卷积神经网络可以用于不同编织类型的陶瓷基复合材料预制体，包括2.5维编织、三维四向编织结构等全部类型，适用范围广，识别的细观结构包括纤维束（经纱和纬纱）、孔洞、基体。

著录项

公开/公告号CN109919080B

专利类型发明专利
公开/公告日2019-10-11

原文格式PDF
申请/专利权人南京航空航天大学;
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申请/专利号CN201910165647.2
发明设计人高希光;贾蕴发;宋迎东;张盛;董洪年;于国强;
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申请日2019-03-05
分类号
代理机构南京钟山专利代理有限公司;
代理人上官凤栖
地址 210000 江苏省南京市将军大道29号
入库时间 2022-08-23 10:41:00

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-10-11

授权

授权
2019-07-16

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 申请日:20190305

实质审查的生效
2019-07-16

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 申请日:20190305

实质审查的生效
2019-06-21

公开

公开
2019-06-21

公开

公开
2019-06-21

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