文档名：基于VGG网络的轻量化小型水下构筑物探伤模型
摘要：针对水下构筑物伤痕形态随机多变,特征提取困难,导致水下探伤识别精度较低的问题,提出一种基于视觉几何组(visualgeometrygroup,VGG)网络的轻量化小型VGG(litesmallvisualgeometrygroup,LSVGG)模型.采用经典VGG网络结构,减少卷积层和提高特征数量的方法在保证识别精度的前提下降低运算时间和系统开销.实验结果表明:该LSVGG模型可以部署在小型无缆水下机器人(autonomousunderwatervehicle,AUV)上,具有较高水下构筑物探伤识别精度;与传统模型相比,水下构筑物探伤识别精度提高了近一倍,识别准确率高达99.7%.
作者：冯家乐 陆伟 陈玮 杨雪Author：FengJiale LuWei ChenWei YangXue
作者单位：南京工程学院创新创业学院,南京211100
刊名：兵工自动化 ISTIC
Journal：OrdnanceIndustryAutomation
年，卷(期)：2023, 42(8)
分类号：TP183
关键词：VGG网络 轻量化 水下构筑物探伤
Keywords：VGGnetwork lightweight crackdetectionofunderwaterstructure
机标分类号：
在线出版日期：2023年8月22日
基金项目：江苏省大学生创新训练计划项目，江苏省大学生创新训练计划项目基于VGG网络的轻量化小型水下构筑物探伤模型[
期刊论文] 兵工自动化--2023, 42(8)冯家乐 陆伟 陈玮 杨雪针对水下构筑物伤痕形态随机多变,特征提取困难,导致水下探伤识别精度较低的问题,提出一种基于视觉几何组(visualgeometrygroup,VGG)网络的轻量化小型VGG(litesmallvisualgeometrygroup,LSVGG)模型.采用经典VGG网...参考文献和引证文献
参考文献
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