Invention Publication
- Patent Title: 一种基于卷积神经网络的轻量型裂缝分割方法
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Application No.: CN202311258176.2Application Date: 2023-09-27
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Publication No.: CN116993737APublication Date: 2023-11-03
- Inventor: 税宇航 , 张华 , 陈波 , 张雨楠 , 王承银 , 符美琦 , 霍建文 , 周怀芳 , 熊劲松 , 张九林
- Applicant: 西南科技大学 , 重庆红岩建设机械制造有限责任公司
- Applicant Address: 四川省绵阳市涪城区青龙大道中段59号;
- Assignee: 西南科技大学,重庆红岩建设机械制造有限责任公司
- Current Assignee: 西南科技大学,重庆红岩建设机械制造有限责任公司
- Current Assignee Address: 四川省绵阳市涪城区青龙大道中段59号;
- Agency: 北京正华智诚专利代理事务所
- Agent 吕春艳
- Main IPC: G06T7/00
- IPC: G06T7/00 ; G06V10/764 ; G06V10/774 ; G06V10/82 ; G06N3/0464 ; G06N3/082 ; G06N3/0455 ; G06F17/18

Abstract:
本发明公开了一种基于卷积神经网络的轻量型裂缝分割方法,属于混凝土结构损伤检测技术领域,包括:S1、采集桥塔内表面图像,进行病害筛查和分类,得到裂缝粗分割图像;S2、对裂缝粗分割图像进行图像增强与增广处理,构建裂缝图像数据集;S3、对桥塔内表面裂缝图像进行统计学分析;S4、构建并训练桥塔内表面裂缝分割网络,得到桥塔内表面裂缝精准分割模型;S5、对模型裂缝分割结果进行形态学后处理,得到桥塔内表面的裂缝分割检测结果。本发明使用模型轻量化技术设计神经网络结构,结合形态学后处理和相机成像技术,实现混凝土结构表面裂缝的精准分割和量化任务,并能随着数据集的扩充使得模型迭代出更好的检测结果。
Public/Granted literature
- CN116993737B 一种基于卷积神经网络的轻量型裂缝分割方法 Public/Granted day:2024-03-29
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