更新时间：2026-08-15 00:00:04
已登记
详细信息
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知识产权名称
智能检测压力罐模型X光图像训练数据
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登记编号
DIP2024000002936
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申请人
浙江啄云智能科技有限公司
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登记类型
首次登记
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登记有效期
3年
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申请时间
2024-07-09 14:05:33
详细信息
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所属行业
交通运输、仓储和邮政业
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交易状态
待交易
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数据规模
2001
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更新频次
半年度更新
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应用场景
本数据集包含多角度、多场景下的压力罐双能X光安检图像，通过对图像的标注、抠图、增强、融合等处理，可作为优质样本训练生成压力罐检测模型，实现算法模型对压力罐物品的精准识别。本数据集压力罐形态丰富、场景多样、更新及时。通过本压力罐数据集的深入应用，可有效提升压力罐检验检测模型的检测精度、速度，提升模型性能。
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算法规则简要说明
1、数据来源：应用X射线光源多维度、多角度、多场景下透射压力罐，采集并建立原始X光数据图例库。 2、数据深度处理：对采集到的原始X光图像预标注坐标位置和品项类别，并对压力罐图像进行抠图处理。将抠出的压力罐图像与多场景的图像分别进行几何变换、像素变换等增广处理。 4、检测模型生成算法规则：将处理后的压力罐X光图像和场景图像通过密度统计（像素值代表实物密度值）依据区域匹配原则进行融合，融合区域掩模作为数据标签与融合后的图像作为深度学习样本数据。还可通过调整抠图区域在场景图像区域的位置，获得不同的平均密度差值，训练生成可精准定位、精准识别压力罐的检测模型。区域匹配原则按照Mask*(α*ρ抠图图像+β*ρ场景图像)，融合后的图像处理公式按照Mask*(α*ρ抠图图像+β*ρ抠图图像)+（1-Mask）*ρ场景图像（所述公式中：Mask为图像掩膜，图像目标区域值为1，目标区域外值为0，ρ为密度值，α、β指系数）。 检测模型可对多场景下的压力罐精准识别，并将目标压力罐种类、位置、尺寸信息检出。 5、模型优化与验证：根据识别结果，通过使用交叉验证等方式决定最优参数，不断提升模型检测性能。
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更新频次
半年度更新
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存证平台
浙江省知识产权区块链公共存证平台
