【摘 要】
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基于人工智能,尤其是深度学习的方法对管道缺陷进行识别和分类,能够大幅提高工作效率,降低成本,应用效果良好。但实际工作中存在着当地模型泛化能力不强,在不同测区不同作业
【机 构】
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中国地质大学（北京）,中国冶金地质总局地球物理勘查院,正元地球物理有限责任公司,武汉众维智慧勘测技术有限公司
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基于人工智能,尤其是深度学习的方法对管道缺陷进行识别和分类,能够大幅提高工作效率,降低成本,应用效果良好。但实际工作中存在着当地模型泛化能力不强,在不同测区不同作业队伍不同作业方法下,模型精度下降甚至无法收敛的问题,应用迁移学习方法,在不同测区,不同视频设备、不同作业方法情况下,基于原有模型,增加少量本地数据进行迁移学习,快速建立适用于本测区的预测模型,具有重要的研究和实用价值,本文以两个城市、两种检测方法、三个作业队伍的数据进行了试验和分析,试验表明,迁移学习可以明显减少模型训练的样本和时间需求,显著提
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