[发明专利]一种基于深度学习的裂缝识别方法在审
| 申请号： | 202111381628.7 | 申请日： | 2021-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN113822880A | 公开（公告）日： | 2021-12-21 |
| 发明（设计）人： | 周中;张俊杰;李守文;胡江锋;邓卓湘;龚琛杰;鲁四平 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙轩荣专利代理有限公司 43235 | 代理人： | 李崇章 |
| 地址： | 410000 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本申请中提供了一种基于深度学习的裂缝识别方法，属于图像处理技术领域，具体包括：构建深度卷积对抗网络；获取多张真实裂缝图像样本对深度卷积对抗网络进行训练，得到对抗裂缝图像样本；得到混合裂缝图像样本；对全部混合裂缝图像样本进行标注，并将标注信息文件和混合裂缝图像样本作为训练集；采用训练集对改进YOLOv4神经网络进行训练直至网络收敛，并将收敛后的网络参数保存为裂缝识别模型；将采集到的待检测裂缝图像输入裂缝识别模型，输出识别信息。通过本申请的方案，构建深度卷积对抗网络实现了裂缝的自动化生成，并通过改进YOLOv4神经网络训练得到裂缝识别模型对待检测裂缝图像进行识别，提高了识别效率、精准度和适应性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 裂缝 识别 方法 | ||
【主权项】：
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