[發明專利]一種基于特征金字塔網絡的起重機表面損傷檢測方法

有效

• 申請號: 202210267024.8
• 申請日: 2022-03-18
• 公開（公告）號: CN114627086B
• 公開（公告）日: 2023-04-28
• 發明（設計）人: 張燕超;王華;李向東
• 申請（專利權）人: 江蘇省特種設備安全監督檢驗研究院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/40;G06N3/0464;G06V10/774;G06V10/82
• 代理公司: 南京鐘山專利代理有限公司 32252
• 代理人: 張力

1.一種基于特征金字塔網絡的起重機表面損傷檢測方法，其特征在于，包括：

S1、對數據庫中起重機表面損傷圖片進行預處理與標注，得到訓練樣本，執行S2-?S6進行網絡訓練；

S2、使用ResNest編碼器網絡提取輸入圖片的抽象特征；

S3、在提取出的抽象特征基礎上進行上下文多尺度特征提取與編碼，包括：

S301、在提取出的抽象特征基礎上采用密集空洞卷積模塊提取輸入圖片的不同尺寸特征，得到多尺度特征；

S302、采用殘差多池化模塊對多尺度特征進行全局上下文編碼；

S4、根據輸入圖片的尺寸要求，使用特征金字塔網絡對編碼后的特征進行融合與上采樣，得到相應大小的輸出特征圖；

S5、計算輸出特征圖中的每個像素的損傷置信度；

S6、根據損傷置信度與標注的損失圖片計算損失函數，更新ResNest編碼器網絡的參數；

S7、輸入待檢測起重機表面損傷圖片，通過S2-S5得到每個像素的損傷置信度，結合預設閾值得到最終的表面損傷檢測結果。

2.根據權利要求1所述的一種基于特征金字塔的起重機表面損傷檢測方法，其特征在于，步驟S1包括：

S101、對起重機表面損傷圖像進行直方圖均衡化處理；

S102、對直方圖均衡化處理后的起重機表面損傷圖像進行標注，得到標注的損失圖像；

S103、對直方圖均衡化處理后的起重機表面損傷圖像以及對應的標注圖像進行水平翻轉、垂直翻轉、隨機偏移、隨機旋轉、亮度調整、對比度調整、添加噪聲操作，增加訓練樣本。

3.根據權利要求1所述的一種基于特征金字塔的起重機表面損傷檢測方法，其特征在于，步驟S2為：對于輸入圖片，采用ResNest編碼器網絡提取損傷的高維特征。

4.根據權利要求1所述的一種基于特征金字塔的起重機表面損傷檢測方法，其特征在于，步驟S4包括：

S401、使用特征金字塔網絡，將編碼的各特征逐步融合；

S402、將融合后特征進行上采樣，其中，上采樣的大小為輸入圖片大小，通道數為損傷類別數。

5.根據權利要求1所述的一種基于特征金字塔的起重機表面損傷檢測方法，其特征在于，步驟S5包括：根據特征圖，使用sigmoid函數得到每個像素為損傷的置信度，即損傷置信度，損傷置信度計算公式如下：

；

sigmoid函數將實數映射到（0,1）區間。

6.根據權利要求5所述的一種基于特征金字塔的起重機表面損傷檢測方法，其特征在于，步驟S6包括：

S601、使用Dice損失函數計算輸出特征圖與標注的損失圖像的真值差；

Dice損失函數公式如下：

其中，|X∩Y|代表輸出特征圖和標注的損失圖像的真值交集，X和Y分別代表輸出特征圖和標注的損失圖像的損傷置信度，|X|和|Y|分別代表輸出特征圖和標注的損失圖像中損傷置信度0.5的元素的個數；

S602、利用反向傳播更新ResNest編碼器網絡的參數；

S603、重復步驟S2-S602，直至S601得到的差值收斂且小于預設閾值，完成網絡訓練。

7.根據權利要求6所述的一種基于特征金字塔的起重機表面損傷檢測方法，其特征在于，步驟S7包括：

S701：輸入待檢測起重機表面損傷圖片，經過步驟S2-S5，得到損傷置信度；

S703：根據預設閾值，逐個像素點判斷是否為損傷區域，得到最終的表面損傷檢測結果。