基于resnet故障检测matlab代码
时间: 2024-04-10 07:26:18 浏览: 26
基于ResNet的故障检测MATLAB代码如下所示[^1]:
```matlab
% 导入预训练的ResNet模型
net = resnet50;
% 加载故障图像
img = imread('fault_image.jpg');
% 对图像进行预处理
img = imresize(img, [224 224]); % 调整图像大小为224x224
img = im2single(img); % 转换图像数据类型为单精度浮点型
img = imresize(img, net.Layers(1).InputSize(1:2)); % 调整图像大小以适应ResNet模型的输入尺寸
% 使用ResNet模型进行故障检测
pred = classify(net, img);
% 显示故障检测结果
disp(['故障类型:' char(pred)]);
```
请注意,上述代码中的`fault_image.jpg`是待检测的故障图像文件名,你需要将其替换为实际的图像文件名。
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基于resnet的轴承故障检测matlab代码
基于ResNet的轴承故障检测的Matlab代码如下所示[^1]:
```matlab
% 导入数据
load('bearing_dataset.mat');
% 数据预处理
X = permute(data, [2, 3, 4, 1]); % 调整数据维度
Y = categorical(label); % 转换标签为分类变量
% 划分训练集和测试集
[trainInd, valInd, testInd] = dividerand(size(X, 4), 0.7, 0.15, 0.15);
XTrain = X(:, :, :, trainInd);
YTrain = Y(trainInd);
XVal = X(:, :, :, valInd);
YVal = Y(valInd);
XTest = X(:, :, :, testInd);
YTest = Y(testInd);
% 构建ResNet网络
layers = [
imageInputLayer([1000 1 1])
convolution2dLayer(100, 1, 'Padding', 'same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
convolution2dLayer(200, 1, 'Padding', 'same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
convolution2dLayer(400, 1, 'Padding', 'same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
fullyConnectedLayer(4)
softmaxLayer
classificationLayer];
% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
'MiniBatchSize', 32, ...
'MaxEpochs', 20, ...
'ValidationData', {XVal, YVal}, ...
'ValidationFrequency', 10, ...
'Verbose', false, ...
'Plots', 'training-progress');
% 训练网络
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);
% 在测试集上评估网络性能
YTestPred = classify(net, XTest);
accuracy = sum(YTestPred == YTest) / numel(YTest);
% 显示准确率
disp(['测试集准确率:', num2str(accuracy)]);
```
请注意,上述代码仅为示例,实际使用时需要根据数据集的特点进行相应的调整和优化。
基于resnet50的图像能见度检测代码
以下是基于ResNet50的图像能见度检测代码,使用Python和Keras框架:
```python
import numpy as np
import cv2
from keras.models import load_model
# 加载ResNet50模型
model = load_model('resnet50_model.h5')
# 定义图像尺寸
rows, cols = 224, 224
# 加载测试图像
img = cv2.imread('test_image.jpg')
# 调整图像尺寸
img = cv2.resize(img, (rows, cols))
# 将图像转换为数组
img = np.array(img, dtype=np.float32)
# 将图像数据标准化
img = img / 255.0
# 将图像数组转换为4D张量
img = np.expand_dims(img, axis=0)
# 使用ResNet50模型进行预测
result = model.predict(img)
# 输出结果
print("能见度指数为:", result[0][0])
```
此代码需要使用已经训练好的ResNet50模型文件,可以通过Keras框架进行训练。需要注意的是,测试图像需要与训练时的图像具有相同的尺寸和颜色通道。