基于動態(tài)深度可分離卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的管道泄漏孔徑識別

打開文本圖片集

摘要：針對傳統(tǒng)模型為提高管道泄漏檢測的精度而導(dǎo)致的模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜度、參數(shù)量和計(jì)算量大的問題，提出一種基于動態(tài)深度可分離卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的管道泄漏孔徑識別方法；動態(tài)卷積層將提取到的泄漏信號特征經(jīng)過通道注意力權(quán)值計(jì)算和動態(tài)權(quán)值融合，通過動態(tài)深度可分離卷積層獲得更強(qiáng)的特征表達(dá)能力，利用全局平均池化層降低網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)，通過全連接層識別管道泄漏孔徑。（剩余12248字）