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融合注意力与残差网络的石油管材失效宏观影像智能识别方法: 收藏
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引用; 《石油管材与仪器》2024年第1期10卷 33-40页; 作者：朱丽娟冯春刘芯言许梦飞吉楠王鹏周扬李露中国石油集团工程材料研究院有限公司油气钻采输送装备全国重点实验室陕西西安710077 西安石油大学材料科学与工程学院陕西西安710065; 基于深度学习的石油管材失效影像智能识别方法是目前的研究热点。针对传统的识别网络/模型存在精度不佳、泛化能力差等问题,基于残差块堆叠设计思路,建立了融合注意力与残差网络的石油管材失效宏观影像智能识别模型/算法。该算法赋予网...; 基于深度学习的石油管材失效影像智能识别方法是目前的研究热点。针对传统的识别网络/模型存在精度不佳、泛化能力差等问题,基于残差块堆叠设计思路,建立了融合注意力与残差网络的石油管材失效宏观影像智能识别模型/算法。该算法赋予网络对石油管材失效典型宏观影像(断裂、腐蚀、磨损、形变)特征权重分配功能,有效提升神经网络捕获宏观影像关键特征信息的能力。与传统BottleNeck结构网络87.52%的平均分类精度相比,融合注意力与残差网络的AXBlock网络模型的平均分类精度达到94.93%。此研究工作将为石油管材失效智能诊断、失效分析预测与预防提供技术支撑。; 来源：详细信息评论

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