基于神经网络的井下仪器实时套管接箍识别系统

本文通过使用嵌入式神经网络提出了一种创新的解决方案，解决了石油和天然气运营中的一个实际问题。 针对资源受限环境（ARM Cortex-M7 微处理器）和实时性能（343.2 μs 延迟）的演示是重要的贡献。 轻量级 CRN 的使用和高 F1 分数（0.972）表明了精度和效率之间的成功平衡。 这项工作突出了人工智能在具有挑战性的工业环境中进行自主信号处理的潜力。