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摘要：本发明公开了一种基于改进的MaskR‑CNN气液两相流气泡识别方法，利用高速相机采集气泡图像，并通过Labelme软件进行精确标注和预处理，构建高质量数据集。在模型设计中，改进的MaskR‑CNN在ResNet网络中引入了通道注意力机制和空间注意力机制，增强了特征提取的能力，通过预训练权重进行迁移学习，结合多种卷积操作和上采样层，进一步优化识别结果。该方法能够高效且准确地识别气泡，并提取其直径、投影面积等关键形态学信息，显著提高了气泡识别的精度和效率，适用于多种类型和不同尺寸气泡的监测和分析场景。
主权项：1.一种基于改进的MaskR-CNN气液两相流气泡识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.通过高速相机拍摄电极表面气泡图像；步骤2.将视频剪辑软件提取的每一帧图片进行标注，为了增强模型的泛化能力，对标注好的图片进行一系列预处理步骤，最终获得气泡标签数据集；步骤3.利用步骤2获得的标签数据集训练卷积神经网络，获得卷积神经网络模型；步骤4.将待识别的气泡图像输入至步骤3获得的卷积网络模型进行识别，输出图像分割及识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南石油大学 基于改进的Mask R-CNN气液两相流气泡识别方法
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