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申请/专利权人：四川优比贝柠科技有限公司
摘要：本发明涉及保温管抽检技术领域，提供了一种基于深度学习实现仓储的保温管抽样方法及系统，包括：对环境参数数据进行解析处理，得到环境变量和变量观测值数据，计算出仓储保温管在当前环境中的存储差异度；对仓储保温管进行图像采集，得到保温管图像，对保温管图像进行图像增强处理，得到目标保温管图像；对目标保温管图像进行纹理特征提取，得到保温管纹理特征，对目标保温管图像进行颜色特征提取，得到保温管颜色特征，对目标保温管图像进行轮廓特征提取，得到保温管轮廓特征；计算仓储保温管对应的折损系数，制定保温管对应的抽样策略，对仓储保温管进行抽样处理，得到抽样结果。本发明在于提高仓储保温管的抽样准确性。
主权项：1.一种基于深度学习实现仓储的保温管抽样方法，其特征在于，所述方法包括：获取待抽样的仓储保温管和抽样条件，采集所述仓储保温管对应的环境参数数据；结合所述抽样条件，对所述环境参数数据进行解析处理，得到环境变量和变量观测值数据，根据所述变量观测值数据，构建所述环境变量对应的变量图表，根据所述变量图表，计算出所述仓储保温管在当前环境中的存储差异度，根据所述存储差异度，构建述仓储保温管对应的质量体系；对所述仓储保温管进行图像采集，得到保温管图像，将所述保温管图像输入到预先训练好的深度学习折损分析模型中，利用所述深度学习折损分析模型中的图像增强层对所述保温管图像进行图像增强处理，得到目标保温管图像；利用所述深度学习折损分析模型中的纹理卷积层对所述目标保温管图像进行纹理特征提取，得到保温管纹理特征，利用所述深度学习折损分析模型中的YUV卷积层对所述目标保温管图像进行颜色特征提取，得到保温管颜色特征，利用所述深度学习折损分析模型中的轮廓提取层对所述目标保温管图像进行轮廓特征提取，得到保温管轮廓特征；结合所述保温管纹理特征、所述保温管颜色特征及所述保温管轮廓特征，利用所述深度学习折损分析模型中的残差分析层计算所述仓储保温管对应的折损系数；结合所述质量体系、所述折损系数及所述抽样条件，制定所述保温管对应的抽样策略，根据所述抽样策略，对所述仓储保温管进行抽样处理，得到抽样结果。
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权利要求：
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