[发明专利]一种基于双深度学习模型的隧道裂缝检测及测量方法在审

专利信息
申请号: 202011506567.8 申请日: 2020-12-18
公开(公告)号: CN112508030A 公开(公告)日: 2021-03-16
发明(设计)人: 张国华;程保喜;刘涛;张建清;庞宏源;赵向南;魏汉明;尉东晓;吕波;刘卫军;胡利娜;辛志陶 申请(专利权)人: 山西省信息产业技术研究院有限公司
主分类号: G06K9/34 分类号: G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 太原荣信德知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14119 代理人: 杨凯;连慧敏
地址: 030006 山*** 国省代码: 山西;14
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摘要: 发明属于隧道检测技术领域,具体涉及一种基于双深度学习模型的隧道裂缝检测及测量方法,包括下列步骤:采集隧道图像;创建目标检测的训练集;创建语义分割的训练集;训练目标检测模型;训练语义分割模型;使用训练好的目标检测模型对输入的待检测图像进行检测判断是否有裂缝;将有裂缝的图像输入到训练好的语义分割模型中进行图像分割;预测图像类别、裂缝位于图像中的坐标、裂缝长度信息;将模型预测的结果进行输出和保存。本发明与单纯图像处理技术相比,本发明检测准确率高,检测速度快;与纯深度学习算法相比,本发明除具有深度学习算法的优点外,还能进一步挖掘裂缝长度信息。本发明用于隧道裂缝的检测及测量。
搜索关键词: 一种 基于 深度 学习 模型 隧道 裂缝 检测 测量方法
【主权项】:
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