[发明专利]基于声呐成像平面桩墩裂缝病害深度学习与智能检测方法在审
| 申请号： | 202110811611.4 | 申请日： | 2021-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN113450343A | 公开（公告）日： | 2021-09-28 |
| 发明（设计）人： | 沈圣;陈建腾;姜绍飞;曹峥;李明贤 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10;G06T7/62;G06T7/90;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈明鑫;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于声呐成像平面桩墩裂缝病害深度学习与智能检测方法。包括：1、使用声呐采集含有裂缝成像特征和不含裂缝成像特征的声像图，并通过改变水平距离和俯仰角度参数采集不同裂缝成像特征的声像图。2、将采集的原始声呐图像经过裁剪、固定窗口切割等操作形成数据集。3、将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并对训练集数据采用水平翻转方式进行数据增强。4、建立水下声呐裂缝图像识别的深度学习模型，采用步骤3中训练和验证集数据对模型进行训练，保存训练好的模型参数和权重。5、利用未经过训练和验证的测试集数据对模型进行测试。本发明可以自动识别出水下平面桩墩裂缝病害，大大提高水下平面桩墩裂缝检测的效率和准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 声呐 成像 平面 裂缝 病害 深度 学习 智能 检测 方法 | ||
【主权项】：
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