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基于动态自适应和StyleGAN算法的蓖板识别方法 

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申请/专利权人:深圳市城图科技有限公司

摘要:本发明公开了一种基于动态自适应和StyleGAN算法的蓖板识别方法,所属技术领域为图像识别,包括:采集蓖板机的图像,对所述蓖板机的图像进行预处理,获得预处理图像;构建自适应机制网络,基于所述自适应机制网络对所述预处理图像进行计算,获得全局特征向量并取平均,获得数据特征集;构建条件StyleGAN算法并训练,基于所述条件StyleGAN算法对所述数据特征集进行计算,生成输出图像;通过分类器对所述输出图像进行区分,完成篦板的破损识别。本发明提出的蓖板破损识别方法能动态且精确地识别篦板机破损情况,提高识别的准确率,避免链篦机传输事故的发生,保证生产球团矿工艺安全稳定运行。

主权项:1.一种基于动态自适应和StyleGAN算法的蓖板识别方法,其特征在于,包括以下步骤:采集蓖板机的图像,对所述蓖板机的图像进行预处理,获得预处理图像;构建自适应机制网络,通过多头注意力系数和多头注意力机制对所述自适应机制网络进行优化,获得多头自适应机制网络;基于所述多头自适应机制网络对所述预处理图像进行计算,获得全局特征向量并取平均,获得数据特征集;构建条件StyleGAN算法并训练,基于训练后的条件StyleGAN算法对所述数据特征集进行计算,生成输出图像;通过softmax分类器对所述输出图像进行区分,完成篦板的破损识别。

全文数据:

权利要求:

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