[发明专利]一种基于卷积神经网络的桩基础完整性分类识别方法在审
| 申请号： | 202011102111.5 | 申请日： | 2020-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN112418266A | 公开（公告）日： | 2021-02-26 |
| 发明（设计）人： | 刘伟平;田思文;王天换 | 申请（专利权）人： | 南昌大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南昌青远专利代理事务所(普通合伙) 36123 | 代理人： | 唐棉棉 |
| 地址： | 330000 江西省南*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的桩基础完整性分类识别方法，通过低应变采集设备对桩基础进行检测，并分别附上类别标签构建待用数据集；对数据集中的图像进行缩放和归一化预处理；将预处理后的数据集进行数据扩充；按预设的比例分为训练集和测试集；将训练集输入构建的模型中进行分类训练，优化相关参数直至获得全局最优解，得到所需卷积神经网络模型；将测试集输入卷积神经网络模型进行验证，输出识别结果并进行评价。本发明利用卷积神经网络的特征提取能力对低应变波型图像进行识别，解决了人工分析检测存在成本高和主观性强的问题；同时基于神经网络的快速计算能力具有较强的实用性，对桩基础完整性检测有巨大的现实意义和价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 桩基础 完整性 分类 识别 方法 | ||
【主权项】：
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