公开(公告)号：CN111414938B

公开(公告)日：2023-06-20

申请号：CN202010144170.2

申请日：2020-03-04

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 李孝禄 ,  汪迁文 ,  许沧粟 ,  李运堂 ,  陈源

IPC: G06V10/70 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0464 ,  G06T5/00 ,  G06T5/30 ,  G06T5/50 ,  G06T7/13 ,  G06T7/194

Abstract: 本发明公开了一种板式换热器内气泡的目标检测方法，旨在解决传统检测方法检测流程复杂，计算量大，检测效果不佳的技术问题。本发明通过高速摄像机拍摄下板式换热器内两相流流动视频制作气泡数据集；利用Darknet学习框架，采用YoLov3‑tiny模型，通过迁移学习冻结全连接层前的参数，利用该模型作为特征提取器；把场景中目标检测问题作为目标的回归预测问题；增设改进三帧差法，提高其识别率；利用IoU分数筛选算法去除重复的候选框，从而得到最终检测结果。本发明在使用迁移学习后图像特征的计算量减小、检测流程精简、检测速度快、网络的识别精度提高、检测结果也更加全面。

公开(公告)号：CN111414938A

公开(公告)日：2020-07-14

申请号：CN202010144170.2

申请日：2020-03-04

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 李孝禄 ,  汪迁文 ,  许沧粟 ,  李运堂 ,  陈源

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T5/00 ,  G06T5/30 ,  G06T5/50 ,  G06T7/13 ,  G06T7/194

Abstract: 本发明公开了一种板式换热器内气泡的目标检测方法，旨在解决传统检测方法检测流程复杂，计算量大，检测效果不佳的技术问题。本发明通过高速摄像机拍摄下板式换热器内两相流流动视频制作气泡数据集；利用Darknet学习框架，采用YoLov3-tiny模型，通过迁移学习冻结全连接层前的参数，利用该模型作为特征提取器；把场景中目标检测问题作为目标的回归预测问题；增设改进三帧差法，提高其识别率；利用IoU分数筛选算法去除重复的候选框，从而得到最终检测结果。本发明在使用迁移学习后图像特征的计算量减小、检测流程精简、检测速度快、网络的识别精度提高、检测结果也更加全面。