一种基于多模态特征融合的管道焊缝缺陷检测方法
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
AITNT公众号
AITNT APP
AITNT交流群
搜索
首页
AI资讯
AI技术研报
AI监管政策
AI产品测评
AI商业项目
AI产品热榜
AI专利库
寻求报道
一种基于多模态特征融合的管道焊缝缺陷检测方法
申请号:
CN202410934976
申请日期:
2024-07-12
公开号:
CN118781085A
公开日期:
2024-10-15
类型:
发明专利
摘要
本发明涉及一种基于多模态特征融合的管道焊缝缺陷检测方法,属焊管检测方法技术领域。本申请将从业人员的丰富经验转化为语义特征空间,嵌入到检测信号空间强化学习。即通过已知类别和未知类别构建一个公共的多模态特征融合空间,每一个类别均根据从业人员的专业描述构建一个专属的语义特征表达,且不同类别的语义特征表达具有相同的特征维度,以此使模型通过对已知类别的学习获得对未知类别的识别能力,由此达到了实现对管道焊缝未知缺陷识别的目的。
技术关键词
多模态特征融合
图像特征向量
融合特征
补丁
文本特征向量
管道焊缝X射线
前馈神经网络
语义特征
X射线检测设备
超声波检测设备
焊缝超声检测
编码器
注意力机制
卷积神经网络模型
超声波检测仪
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于语义信息聚合的红外图像极小目标检测方法
语义特征
图像
Sigmoid函数
通道
模块
2
一种基于多模态信息的病房轮换评估及模型构建方法
评估模型构建方法
多模态信息
医学影像特征
编码器模块
跨模态数据
3
基于图像的多目标检测方法及装置、电子设备、存储介质
关键点
多尺度特征融合
融合特征
样本
频域特征
4
一种爆珠分类识别方法、装置及电子设备
分类识别模型
图像
预测特征
特征融合网络
像素点
5
一种手术过程器械清点方法
YOLO模型
清点方法
注意力
Sigmoid函数
手术器械