[发明专利]一种基于深度学习的预制桥墩钢筋孔制造误差智能识别方法有效
| 申请号： | 202110234516.2 | 申请日： | 2021-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN112967249B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 李枝军;张辉;徐后生;刘武;徐秀丽;李雪红 | 申请（专利权）人： | 南京工业大学;南京市路桥工程总公司 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/26;G06V10/764;G06V10/82;G06T7/13;G06N3/0464;G06N3/082 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 徐激波 |
| 地址： | 211816 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的预制桥墩钢筋孔制造误差智能识别方法，该方法通过TensorFlow框架构建SegNet语义分割深度学习网络，并对其进行训练，进而得到语义分割模型；通过模型对测试集中的图像进行检测，输出要素分割的图像；对要素分割的图像进行边缘检测处理，得到钢筋孔和底部界面的轮廓，并且进行轮廓的查找和绘制；最后对轮廓进行拟合，计算轮廓的长度，获得像素尺寸，并根据比例系数确定制造尺寸。本发明能够适用于外界环境复杂条件下的预制墩柱底部截面钢筋孔的检测，能够较好地对图像目标进行分割，在外界复杂环境下都能达到可接受的测量精度，且优于传统的边缘检测方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 预制 桥墩 钢筋 制造 误差 智能 识别 方法 | ||
【主权项】：
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