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一种基于计算机视觉与机器学习的管道缺陷识别方法

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本发明涉及的是一种基于计算机视觉与机器学习的管道缺陷识别方法。通过对管道机器人采集的管道图像、视频进行灰度拉伸；进行滑滤波处理滤除噪声干扰；采用Canny算子对疑似缺陷区域轮廓提取；采集图像分成细胞单元中各像素点的梯度或边缘方向直方图，直方图组合起来提取图像HOG特征；采用迁移学习策略训练VGGNet模型，训练好的VGGNet的特征提取器提取图像特征；将管道图像的HOG特征和VGGNet提取的特征进行融合，使用SVM将特征分类，识别管道缺陷；统计管道缺陷识别结果输出管道缺陷类型。本发明能识别真实管道环境的缺陷特征，提高分类模型的鲁棒性和识别的准确率，提升系统图像处理速度和识别的效率，适用于城市管道、工业管道检修领域。

著录项

公开/公告号CN109800824B

专利类型发明专利
公开/公告日2019-12-20

原文格式PDF
申请/专利权人中国矿业大学(北京);
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申请/专利号CN201910136101.4
发明设计人李策;尚新宇;刘雨薇;杨峰;刘瑞莉;牛天驹;
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申请日2019-02-25
分类号G06K9/62(20060101);G06K9/46(20060101);
代理机构
代理人
地址 100083 北京市海淀区学院路丁11号
入库时间 2022-08-23 10:46:27

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-12-20

授权

授权
2019-06-18

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20190225

实质审查的生效
2019-06-18

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20190225

实质审查的生效
2019-05-24

公开

公开
2019-05-24

公开

公开
2019-05-24

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