- 年份
- 2022(1)
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- 北京大学中文核心期刊目录(北大核心)(1)
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- 工矿自动化(1)
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- 关键词
- U−Net模型(1)
- 多尺度通道注意力模块(1)
- 异常区域分割(1)
- 深度学习(1)
- 煤岩动力灾害(1)
- 煤岩受载破坏(1)
- 红外热像(1)
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- 作者
- 叶圣(1)
- 张凯(1)
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- 煤体红外热像异常区域分割方法北大核心摘要:红外辐射可反映煤岩受载破坏情况,用于监测和预防煤岩动力灾害,但红外热像仪生成的红外热像图像素分辨率低、噪声较大,导致检测结果受主观因素影响较大,无法准确识别煤体损伤区域.将深度学习和红外热像结合进行无损检测已成为趋势,但目前结合深度学习和红外热像对煤体受载破坏进行识别检测的研究相对较少.针对上述问题,提出一种基于多尺度通道注意力模块(MS?CAM)U?Net模型的煤体红外热像异常区域分割方法.在传统U?Net模型的编码器中引入MS?C…查看全部>>