[发明专利]基于深度学习的钢筋混凝土构件表面裂缝的快速识别方法

权利要求书

1.基于深度学习的钢筋混凝土构件表面裂缝的快速识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、裂缝图像数据集获取及其预处理：

(1)采集裂缝原始图像；

(2)采用PS软件对原始图像中裂缝进行标记，并添加标签；

(3)将原始图像裁剪为像素大小一致的小图像，增加样本数量，并去除不含目标裂缝的图像，确定训练集、验证集和测试集的数量；

步骤二、深度学习网络模型的构建：

(1)选择DeeplabV3+语义分割模型建立框架；

(2)原始图像输入到Deeplab V3+模型的Encoder结构中，期间其主干网络Xception会从图像中抓取一个高尺度的特征图引入Decoder结构中，以提供边缘特性；另外经过一个1×1卷积核降维后，将降维后的特征图引入Decoder结构中，特征图在Decoder结构中与边缘特征进行融合，最后上采样到原始图像大小；

(3)将得到的计算结果与标签图像进行比较，分析计算误差后采用反向传播算法对网络中的权重进行优化，最终经过多次训练迭代得到最优化权重；

步骤三、模型结果验证与分析：

(1)模型采用DeeplabV3+语义分割算法，基于最佳初始学习率，对验证集进行结果预测，并采用准确率ACC、交并比IoU和F1-score三个指标来评价模型的预测效果；

(2)将所得的预测结果与传统分析方法进行比较，进一步验证本模型的高效性和准确性。