[发明专利]基于深度学习及图像处理的室内墙面裂缝检测方法在审
| 申请号： | 202111123793.2 | 申请日： | 2021-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN113888489A | 公开（公告）日： | 2022-01-04 |
| 发明（设计）人： | 王卫仑;蔡金津;杨晖 | 申请（专利权）人： | 深圳市核鑫科技工程有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/13;G06T3/40;G06T5/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市神州联合知识产权代理事务所(普通合伙) 44324 | 代理人： | 王志强 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市龙岗区平*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习及图像处理的室内墙面裂缝检测方法，涉及图像处理技术领域，该方法包括以下步骤：步骤1：构建裂缝图像分割模型，并在裂缝图像分割模型中引入跳层；步骤2：导入裂缝图像，并使用裂缝图像分割模型对裂缝图像进行裂缝区域的像素分割；步骤3：对分割后的裂缝图像进行像素长宽值的计算；步骤4：根据计算出来的像素长宽值换算出裂缝真实值。在本发明中，通过在裂缝图像分割模型中引入跳层，可以实现裂缝图像的细节分割的更为准确，从而实现检测精度高的功能。同时，本发明可以通过将裂缝图像进行像素长宽值的计算，进而到裂缝真实尺寸的换算，能够完成室内墙面裂缝的自动化检测任务，减少相关检测单位的人力成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 图像 处理 室内 墙面 裂缝 检测 方法 | ||
【主权项】：
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