成果介绍
本发明公开了一种管道异常时间定位方法、装置、设备和存储介质。该方法包括:获取待检测管道视频每帧图像的置信度,其中,所述置信度包括:正常置信度和16种缺陷的置信度;根据所述每帧图像的置信度确定至少一个异常区间,其中,所述异常区间由第一数量的连续异常帧图像组成;根据每个异常区间中每帧图像的16种缺陷的置信度确定每个异常区间对应的目标缺陷集合;根据每个异常区间对应的目标缺陷集合确定目标缺陷对应的目标时间信息。本发明实施例采用渐进式弱监督时间定位方法,通过缺陷分类‑分割的引导,有效定位时间区间,实现更可靠地在异常区间内找异常分类。
成果亮点
一种管道异常时间定位方法,其特征在于,包括:
获取待检测管道视频每帧图像的置信度,其中,所述置信度包括:正常置信度和16种缺陷的置信度;
根据所述每帧图像的置信度确定至少一个异常区间,其中,所述异常区间由第一数量的连续异常帧图像组成;
根据每个异常区间中每帧图像的16种缺陷的置信度确定每个异常区间对应的目标缺陷集合;
根据每个异常区间对应的目标缺陷集合确定目标缺陷对应的目标时间信息。
团队介绍
中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力,推动我国自主知识产权新工业的建立,成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生AC态系统,由九个研究平台,国科大深圳先进技术学院,多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究,促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。
成果资料
产业化落地方案