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申请/专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司中原油田分公司
摘要：本发明属于图像检测技术领域，具体涉及一种基于神经网络的油田作业现场的违规检测方法及系统，该方法通过待检测的油田作业现场图像输入至训练好的改进YOLOv4网络模型中，得到该油田作业现场图像的目标检测结果，改进YOLOv4网络模型的改进点包括：在YOLOv4网络模型的特征提取主干与网络颈部之间设置NLAM模块。因本发明是在提取图像颜色和纹理等视觉特征之后先经过该NLAM模型，实现捕捉到像素之间的非局部依赖性，来避免有效信息的损失，进而在面对得到的油田作业现场图像模糊以及图片质量低的图像时，也能够得到准确的检测结果，因此基于更为准确的检测结果来判断是否存在违规作业的情况，得到的判断结果更为准确。
主权项：1.一种基于神经网络的油田作业现场的违规检测方法，其特征在于，包括如下步骤：1获取待检测的油田作业现场图像；2将该油田作业现场图像输入至训练好的改进YOLOv4网络模型中，得到该油田作业现场图像的目标检测结果；所述改进YOLOv4网络模型的改进点包括：在YOLOv4网络模型的特征提取主干与网络颈部之间设置NLAM模块；所述NLAM模块用于对输入特征图依次进行卷积、重塑以及通道转换处理得到第一特征图，对输入特征图依次进行卷积、池化以及宽度高度重塑处理得到第二特征图，对输入特征图依次进行卷积、最大池化以及重塑和尺寸转换得到第三特征图，并将第一特征图与第二特征图相乘后经过softmax运算后，与第三特征图相乘得到第四特征图，进而将第四特征图经过维度转换、宽度高度重塑、卷积以及批量归一化处理后与输入特征图相加得到输出特征图；3根据得到的该油田作业现图像的目标检测结果，判断是否存在违规作业的情况。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油化工股份有限公司 中国石油化工股份有限公司中原油田分公司 基于神经网络的油田作业现场的违规检测方法及系统
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