[发明专利]基于Faster-RCNN神经网络桥梁结构识别方法在审
| 申请号： | 202310051326.6 | 申请日： | 2023-02-02 |
| 公开（公告）号： | CN116797920A | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 张晓博;李永乐;张欣傲雪;季敬皓;倪盼盼 | 申请（专利权）人： | 西南交通大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 云南盛恒知识产权代理有限公司 53224 | 代理人： | 占国霞 |
| 地址： | 610031 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开基于Faster‑RCNN神经网络桥梁结构识别方法，涉及桥梁结构识别技术领域。本发明通过调整第一卷积块网络结构、更换激活函数和使用分组卷积改进Faster‑RCNN神经网络，并将获取的图像输入至训练后的Faster‑RCNN神经网络中进行桥梁结构识别，使其在识别桥梁结构时能够使用更小的模型，实现更高的精确度，更快的收敛速度和更强的鲁棒性。本发明不仅具有较高的正确识别率，并且模型体积相对较小，可以在配置较低的计算机上稳定高效运行，因此可以被快速、大量地应用于桥梁检修和维保工作中，可以有效提高桥梁检修维保工作的智能化水平，提升工作效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 faster rcnn 神经网络 桥梁 结构 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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