[发明专利]一种基于深度卷积生成对抗网络的大坝裂缝图像数据增强方法

权利要求书

1.一种基于深度卷积生成对抗网络的大坝裂缝图像数据增强方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)将大坝真实裂缝图像数据作为输入，生成大坝裂纹图像，具体步骤如下：

(1.1)输入经过基本数据增强操作的大坝真实裂缝图片；

(1.2)进行卷积操作，卷积层参数设置为3×3×3×64，缺失值使用0进行补全，使用整流线性单元即Rectified Linear Unit，ReLu作为激活函数；

(1.3)依次使用12个相同的残差块进行训练学习，去掉每个残差块的BN层以简化网络结构，使用跳跃连接Skip Connection的方式进行训练，解决在训练的过程中出现的梯度爆炸和梯度消失问题；

(1.4)进入卷积层后使用Skip Connection，最后输出生成图片；

(2)对步骤(1)中生成的大坝裂纹图像进行评判，具体步骤如下：

(2.1)输入需判别的图片；

(2.2)使用5层卷积层抽取图片特征，卷积层采用4×4尺寸的卷积核，且每层通道数以2倍的速度递增，增大局部感受野；

(2.3)使用卷积核为1×1的卷积层进行降维；

(2.4)使用3层卷积层以Skip Connection的方式进行训练；

(2.5)对图像数据进行压平Flatten操作；

(2.6)使用全连接层即Fully Connected Layer,FC和Sigmoid函数，输出判别结果，判别结果为该图片为真实图片的概率值。