摘要

本发明提供一种基于多尺度卷积神经网络的油气管道漏磁检测方法,涉及漏磁检测领域。该方法包括:获取油气管道漏磁检测的待分类图像;基于预先训练完成后的多尺度卷积神经网络对所述待分类图像进行分类处理,得到缺陷分类结果;其中,所述多尺度卷积神经网络包括输入层、特征提取处理层和融合输出层。相较于现有技术,本发明专注于有效数据的提取,并整合不同维度的特征,从而增强了数据的复用性,大大降低了多元算法带来的冗余、庞大且复杂的参数计算,进而提高了单一算法的检测率。