公开(公告)号：CN110634131B

公开(公告)日：2022-03-22

申请号：CN201910807036.3

申请日：2019-08-29

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 章杨松 ,  顾天纵 ,  张宁 ,  何元 ,  李孟寒

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/00 ,  G06T5/20 ,  G06V10/46 ,  G06V10/75 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06T17/00

Abstract: 本发明公开了一种裂缝图像识别与建模方法，包括以下步骤：步骤1、基于深度学习Mask‑RCNN网络进行裂缝图片的粗识别并得到粗提取裂缝图；步骤2、将粗提取裂缝图经过OpenCV图像处理后获得裂缝在二维图片上的拐点和突变点的像素坐标；步骤3、利用SIFT算法进行图像特征匹配，获得同名点坐标；步骤4、构建裂缝的三维模型。本发明将深度学习图像识别与OpenCV图像处理技术的优点相结合，形成一种“由粗识别到精确识别”的图像识别方法，有效提高了识别准确率，并最终依靠同一裂缝位置不同角度的图片坐标提取生成裂缝三维建模，解决了裂缝因为尺寸细小较难识别与建模的问题，可行性强、鲁棒性较高。

公开(公告)号：CN110634131A

公开(公告)日：2019-12-31

申请号：CN201910807036.3

申请日：2019-08-29

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 章杨松 ,  顾天纵 ,  张宁 ,  何元 ,  李孟寒

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/00 ,  G06T5/20 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06T17/00

Abstract: 本发明公开了一种裂缝图像识别与建模方法，包括以下步骤：步骤1、基于深度学习Mask-RCNN网络进行裂缝图片的粗识别并得到粗提取裂缝图；步骤2、将粗提取裂缝图经过OpenCV图像处理后获得裂缝在二维图片上的拐点和突变点的像素坐标；步骤3、利用SIFT算法进行图像特征匹配，获得同名点坐标；步骤4、构建裂缝的三维模型。本发明将深度学习图像识别与OpenCV图像处理技术的优点相结合，形成一种“由粗识别到精确识别”的图像识别方法，有效提高了识别准确率，并最终依靠同一裂缝位置不同角度的图片坐标提取生成裂缝三维建模，解决了裂缝因为尺寸细小较难识别与建模的问题，可行性强、鲁棒性较高。