典型文献
中俄东线管道射线检测底片图像的智能识别
文献摘要：
基于中俄东线管道射线检测底片图像和数据,采用Faster R-CNN、YOLO等深度学习算法,建立了全自动焊接环焊缝射线检测缺陷样本数据库,完成了未熔合等主要缺陷类型智能识别技术的研究和开发,初步实现了未熔合、裂纹等危害性缺陷的智能识别.在中俄东线智慧管道建设的目标框架下,射线检测底片图像识别等人工智能新技术的开发和应用,有助于实现管道大数据价值的充分挖掘,提升管道智能化运营管理的水平.
文献关键词：
油气管道;射线检测图像;环焊缝;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
雷铮强;王维斌;李立军
作者机构：
国家石油天然气管网集团有限公司 科学技术研究总院分公司,廊坊065099;河北省特种设备监督检验研究院廊坊分院,廊坊065001
文献出处：
引用格式：
[1]雷铮强;王维斌;李立军-.中俄东线管道射线检测底片图像的智能识别)[J].无损检测,2022(04):73-78
A类：
B类：
中俄东线,线管,底片,Faster,YOLO,深度学习算法,全自动焊接,环焊缝,样本数据库,未熔合,主要缺陷,缺陷类型,智能识别技术,研究和开发,危害性,智慧管道,管道建设,目标框架,图像识别,数据价值,提升管,运营管理,油气管道,射线检测图像
AB值：
0.345664
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