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申请/专利权人：长沙理工大学
摘要：本发明公开了一种基于改进ViT网络模型的水下锈迹识别方法及系统，本发明包括获取真实采集的水下生锈设备图像的图像样本数据集，进行样本除雾增强，利用SAM模型分割生成每个锈迹对应的掩码图，利用样本增强后的图像样本数据集和掩码图训练优化改进的ViT网络模型的网络参数，其改进为将ViT网络模型的主干特征提取模块替换为针对锈迹对应的掩码图的掩码图像建模操作；保存训练好的改进的ViT网络模型的网络参数。本发明旨在以消除水下物体的锈迹形状不规则、不同程度锈迹颜色及形状特征不同带来的干扰，水下采集的图像及视频受水质、光线的影响，以及将水下杂质如泥沙、海草等误检测为锈迹的问题，提升锈迹识别的精确度。
主权项：1.一种基于改进ViT网络模型的水下锈迹识别方法，其特征在于，包括下述步骤：S101，获取真实采集的水下生锈设备图像的图像样本数据集；S102，对图像样本数据集进行样本除雾增强；S103，将样本增强后的图像样本数据集中的水下生锈设备图像利用SAM模型分割生成每个锈迹对应的掩码图，利用样本增强后的图像样本数据集和掩码图训练优化改进的ViT网络模型的网络参数，所述改进的ViT网络模型为在ViT网络模型的基础上将ViT网络模型的主干特征提取模块替换为针对锈迹对应的掩码图的掩码图像建模操作；S104，保存训练好的改进的ViT网络模型的网络参数获得完成训练后的改进的ViT网络模型以用于生锈设备的水下锈迹识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长沙理工大学 一种基于改进ViT网络模型的水下锈迹识别方法及系统
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