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申请/专利权人：常州大学
摘要：本发明涉及电解槽处理技术领域，尤其涉及改进YOLOv5s密集型电解槽极板红外故障检测方法，包括采集电解槽极板红外故障图像数据；利用Real‑ESRGAN网络的生成器对低分辨率图像进行超分辨率重建，使用Real‑ESRGAN的训练权重，将图像放大4倍，增加图像信息；将Real‑ESRGAN处理后的图像输入YOLOv5s网络，输出检测结果。本发明利用Real‑ESRGAN网络提升图像分辨率；利用FOCUS卷积改进yolov5s的backbone的第一个CBS模块增强特征边界信息提取能力；最后引入Focal‑EIoULoss函数，解决样本不平衡问题。
主权项：1.改进YOLOv5s密集型电解槽极板红外故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、采集电解槽极板红外故障图像数据；步骤二、利用Real-ESRGAN网络的生成器对低分辨率图像进行超分辨率重建，使用Real-ESRGAN的训练权重，将图像放大4倍，增加图像信息；步骤三、将Real-ESRGAN处理后的图像输入YOLOv5s网络，输出检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常州大学 改进YOLOv5s密集型电解槽极板红外故障检测方法
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