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公开(公告)号:CN118864404A
公开(公告)日:2024-10-29
申请号:CN202410909802.8
申请日:2024-07-09
申请人: 华东交通大学
IPC分类号: G06T7/00 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/774 , G06V10/764
摘要: 本发明涉及钢结构桥梁腐蚀与裂缝病害测量方法及系统,包括以下步骤:钢结构桥梁腐蚀与裂缝图像数据集收集,将数据集划分为训练集、测试集、验证集,其中数据集中病害图像不少于70%;构建增强的端对端全景分割的Improved Max‑DeepLab神经网络并训练:利用数据集训练Improved Max‑DeepLab神经网络,获得病害所属类别及病害所在区域;根据预测的病害所属类别及病害所在区域,分别获得裂缝病害的宽度和腐蚀病害的面积。采用增强的端对端全景分割的Improved Max‑DeepLab神经网络有效实现了钢结构桥梁腐蚀与裂缝两种病害的高精度区分量化测量,能够准确、高效地检测出的腐蚀与裂缝缺陷并进行量化,相似度达到49%以上,为钢结构桥梁质量保障和维护提供了有效的手段。