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文档简介
一种核反应堆压力容器内表面缺陷识别方本发明公开了一种核反应堆压力容器内表机制对YOLOv5模型进行改进，通过改进后的2构建光照角度注意力机制，利用数据集中图使用所述光照角度注意力机制对YOLOv5模型进行改进，通过改进后的所述图像内容数据包括，根据预设的图像采集的频率，获取每个采所述预处理包括，使用高斯金字塔分解图像至不同层级，对每一层应用gabor所述光照角度注意力机制包括，将提取方向敏感的纹理特征后的图像Igabor所述光照角度注意力机制包括，将提取方向敏感的纹理特征后的图像I作为输入，gabor3gaborxugaboryugaborxugaboryu4将可视化的结果图像送入人工复核，将人为改动后的结果图像收入训练集中，对4.一种采用如权利要求1_3任一所述方法的核反应堆压力容器内表面缺陷识别系统，识别单元，使用所述光照角度注意力机制对YOLOv5模型进行改进，通过改进后的处理器执行时实现权利要求1_3任一所述方56CLAHE表示对比度限制自适应直方图均衡化的过程；Ienh[k]表示经过局部对比度增强后的第k层图像；Ilap表示经过gaborxugaborxu7[0037]作为本发明所述的核反应堆压力容器内表面缺陷识别方法的一种优选方案，其[0041]作为本发明所述的核反应堆压力容器内表面缺陷识别方法的一种优选方案，其述处理器执行所述计算机程序时实现本发明中任一项所述的方8[0051]图1为本发明第一个实施例提供的核反应堆压力容器内表面缺陷识别方法的整体[0054]参照图1，为本发明的一个实施例，提供了核反应堆压力容器内表面缺陷识别方9CLAHE表示对比度限制自适应直方图均衡化的过程；Ienh[k]表示经过局部对比度增强后的第k层图像；Ilap表示经过[0071]手动生成这些图像的"理想"处理结果作为标签，即人为调整过αk和γk值后的图度的特性优化视觉表现。这样可以确保在所有细节级别上的图像都具有良好的可视化效同效应特别适合于处理在不同光照和视角下捕gabor[0096]光照角度注意力机制包括，将提取方向敏感的纹理特征后的gabor的干扰。利用训练好的YOLOv5模型从调整后的图像中识别并预测缺陷的边界框和类别概算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干[0126]实验旨在验证通过改进的YOLOv5模型和光照角度注意力机制进行压力容器表面求。之后，采用卷积神经网络对调整后的图像进行特征提取，使用包含多个卷积
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