【摘 要】
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目前，传统的油气管道失效识别技术依然采用人工检测分析的方法为主，耗时较长且智能化程度低。提出了一种基于残差网络与迁移学习的管道失效图像识别算法，通过深度卷积网络建立了管道失效识别模型，然后利用大型ImageNet数据集中训练好的Resnet152模型参数，在包含1万余张的管道失效图像数据集上进行微调与模型优化，最终实现对细菌腐蚀、土壤腐蚀、环境敏感开裂等15种失效类型的准确识别。实验结果表明，算法
【基金项目】
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四川省科技计划项目（项目编号：2020YFG0303、2020YFH0111）； 成都市科技项目（项目编号：2019-YF05-02657-SN）；
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目前，传统的油气管道失效识别技术依然采用人工检测分析的方法为主，耗时较长且智能化程度低。提出了一种基于残差网络与迁移学习的管道失效图像识别算法，通过深度卷积网络建立了管道失效识别模型，然后利用大型ImageNet数据集中训练好的Resnet152模型参数，在包含1万余张的管道失效图像数据集上进行微调与模型优化，最终实现对细菌腐蚀、土壤腐蚀、环境敏感开裂等15种失效类型的准确识别。实验结果表明，算法的准确率达到95%以上，并具有较强的泛化能力，能够实现对油气管道失效类型的快速准确识别。所提算法可以为油气管道失效的统计与分析提供简单快捷的方法，提高信息化管理水平。
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