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專利類型：

發(fā)明公開

申請(專利)號：

CN202411945679.1

申請日：

2024-12-26

申請公布號：

CN119762880A

申請公布日：

2025-04-04

申請人：

德清阿爾法創(chuàng)新研究院

地址：

313200 浙江省湖州市德清縣地理信息小鎮(zhèn)C5棟

發(fā)明人：

王福印; 馬亮; 談海生; 杜皓華

專輯：

信息科技

專題：

計算機軟件及計算機應用

主分類號：

G06V10/764

分類號：

G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06T5/70;G06V10/26;G06V10/77;G06T7/00;G06N3/0464;G06N3/08

國省代碼：

33

頁數(shù)：

9

代理機構：

杭州九洲專利事務所有限公司

代理人：

翁瑋

主權項：

1.一種基于級聯(lián)群體注意力的鋼鐵表面異常檢測方法,其特征在于,所述檢測方法包括如下步驟：1)使用監(jiān)控設備或人工的方式采集鋼鐵表面各種場景的異常數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)集包括不同光照條件、角度、背景,保證模型具有良好的泛化能力；2)對數(shù)據(jù)進行標注,標記圖片中的異常位置及其類別；3)使用模型對數(shù)據(jù)進行訓練,得到異常檢測模型；4)完成訓練后,在獨立的驗證集上測試模型的效果；5)將驗證后的模型部署到實際環(huán)境中,對鋼鐵表面進行異常檢測。

摘要：

本發(fā)明為一種基于級聯(lián)群體注意力的鋼鐵表面異常檢測方法,所述檢測方法包括如下步驟：1)使用監(jiān)控設備或人工的方式采集鋼鐵表面各種場景的異常數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)集包括不同光照條件、角度、背景等,保證模型具有良好的泛化能力；2)對數(shù)據(jù)進行標注,標記圖片中的異常位置及其類別；3)使用模型對數(shù)據(jù)進行訓練,得到異常檢測模型；4)完成訓練后,在獨立的驗證集上測試模型的效果；5)將驗證后的模型部署到實際環(huán)境中,對鋼鐵表面進行異常檢測。本發(fā)明通過引入級聯(lián)群體注意力機制提升模型的表現(xiàn)力,從而實現(xiàn)更加精確和可靠的鋼鐵表面缺陷檢測。