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基于Mask R-CNN网络的磨损颗粒智能识别与应用|深度学习数据集|工业故障诊断数据集
收藏中国科学院兰州化学物理研究所科学数据中心2023-09-07 更新2024-03-05 收录
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http://119.78.99.9:8081/dataDetails/14ea3d84925049fdb4e37631d1234907
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针对设备磨损故障诊断中磨粒识别技术难度高、工作主观经验影响大等问题，采用深度学习技术开展了磨粒智能识别的研究，提出了基于Mask R-CNN卷积神经网络的磨粒数字化表征方法. 该方法利用迁移学习训练基于Mask R-CNN网络的磨粒识别模型对图像中磨粒进行识别和实例分割，然后使用Suzuki85算法、迭代算法、等比例计算方法计算出磨粒的真实尺寸，解决了磨粒分析中难定量分析的问题. 结果表明：基于Mask R-CNN网络(采用R-101-FPN骨干网络)训练的磨粒识别模型可以对图像中多个异常磨损颗粒进行识别，综合准确率和召回率达到当前图像识别领域的主流水平. 辅以上述Suzuki85等算法，成功实现磨粒图像的定量评价分析，对促进设备故障诊断技术的自动化发展和工业应用具有一定的实际应用价值.
提供机构：
中国科学院脑科学数据中心
创建时间：
2023-09-07
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
中国空气质量数据集（2014-2020年）
数据集中的空气质量数据类型包括PM2.5, PM10, SO2, NO2, O3, CO, AQI，包含了2014-2020年全国360个城市的逐日空气质量监测数据。监测数据来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台，每日更新。数据集的原始文件为CSV的文本记录，通过空间化处理生产出Shape格式的空间数据。数据集包括CSV格式和Shape格式两数数据格式。
国家地球系统科学数据中心 收录
2017-2020年内蒙古当地杂豆的原料特性及生物活性物质分析数据集
参照国标对内蒙古当地的豌豆、赤小豆、绿豆、红芸豆及扁豆等五种杂豆的原料特性和生物活性物质含量进行测定，并进行对比分析。
国家农业科学数据中心 收录
VisDrone2019
VisDrone2019数据集由AISKYEYE团队在天津大学机器学习和数据挖掘实验室收集，包含288个视频片段共261,908帧和10,209张静态图像。数据集覆盖了中国14个不同城市的城市和乡村环境，包括行人、车辆、自行车等多种目标，以及稀疏和拥挤场景。数据集使用不同型号的无人机在各种天气和光照条件下收集，手动标注了超过260万个目标边界框，并提供了场景可见性、对象类别和遮挡等重要属性。
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WideIRSTD Dataset
WideIRSTD数据集包含七个公开数据集：SIRST-V2、IRSTD-1K、IRDST、NUDT-SIRST、NUDT-SIRST-Sea、NUDT-MIRSDT、Anti-UAV，以及由国防科技大学团队开发的数据集，包括模拟陆基和太空基数据，以及真实手动标注的太空基数据。数据集包含具有各种目标形状（如点目标、斑点目标、扩展目标）、波长（如近红外、短波红外和热红外）、图像分辨率（如256、512、1024、3200等）的图像，以及不同的成像系统（如陆基、空基和太空基成像系统）。
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YOLO-dataset
该数据集用于训练YOLO模型，包括分类、检测和姿态识别模型。目前支持v8版本，未来计划支持更多版本。
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