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摘要：本发明提供了一种气泡尺寸监测方法及装置，该方法包括：获取待巡检设备的监控视频；根据预先训练的SCR‑DET模型对监控视频的图像帧进行目标对象检测，得到图像帧的气泡检测结果；SCR‑DET模型包括依次连接的特征提取网络、特征融合网络以及多维注意力网络；根据气泡检测结果进行气泡尺寸监测。本发明基于包括依次连接的特征提取网络、特征融合网络以及多维注意力网络SCR‑DET模型实现气泡检测，与现有应用于气泡检测的目标检测算法相比，能够更精确地确定气泡大小及位置，实现气泡自动监测和识别，降低监测工作量及成本，提高气泡监测精度。

主权项：1.一种气泡尺寸监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待巡检设备的监控视频；根据预先训练的SCR-DET模型对所述监控视频的图像帧进行目标对象检测，得到所述图像帧的气泡检测结果；所述SCR-DET模型包括依次连接的特征提取网络、特征融合网络以及多维注意力网络；根据所述气泡检测结果进行气泡尺寸监测；所述根据预先训练的SCR-DET模型对所述监控视频的图像帧进行目标对象检测，得到所述图像帧的气泡检测结果，包括：所述特征提取网络提取所述监控视频的图像帧的第一特征图；所述特征融合网络对所述第一特征图进行特征融合及精细采样，得到第二特征图；所述多维注意力网络的通道注意力网络及像素注意力网络分别对所述第二特征图提取得到第三特征图，以及将所述第三特征图与所述第二特征图相乘得到新特征图；根据所述新特征图预测得到所述图像帧中气泡的位置信息及尺寸信息；所述特征融合网络对所述第一特征图进行特征融合及精细采样，得到第二特征图，包括：所述特征融合网络将所述特征提取网络提取的高层特征图进行上采样，得到预设步长的第四特征图；所述特征融合网络将所述特征提取网络提取的低层特征图进行上采样，得到所述预设步长的第五特征图，以及将所述第五特征图进行深度解析得到第六特征图；所述特征融合网络将所述第四特征图及所述第六特征图逐个元素相加获得第二特征图；所述方法还包括：采用多种步长对样本集进行上采样及目标识别，得到各所述步长对应的检测精度及网络训练耗时；根据各所述步长对应的检测精度及网络训练耗时确定所述预设步长；所述SCR-DET模型取消了旋转框检测机制，而直接根据所述多维注意力网络输出的特征进行预测。

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