[发明专利]一种基于深度学习的格构式护坡监测系统及方法在审
| 申请号： | 202310255224.6 | 申请日： | 2023-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN116934852A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 杨昕梅;邬云舒;李绍荣;邹力;杨承;傅宇婧 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/73 | 分类号： | G06T7/73;G06V10/141;G06V10/26;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都智言知识产权代理有限公司 51282 | 代理人： | 蒋秀清 |
| 地址： | 610000 四川省成*** | 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： | 本发明公开了一种基于深度学习的格构式护坡监测系统及方法，属于边坡治理技术领域，解决了格构梁位移或形变量计算精度的问题。包括：成像模块、辅助照明模块、移动控制模块、计算机；所述成像模块、辅助照明模块、移动控制模块、计算机相互配合连接，所述成像模块、辅助照明模块、移动控制模块均与计算机电连接。包括步骤：S1、基于样本图像数据集、深度学习网络、语义分割模型构建预测模型；S2、利用格构式护坡监测系统获取格构式护坡的图像；S3、对图像进行预处理得到预处理图像；S4、通过S1中的预测模型对S3中的预处理图像进行预测分析；S5、计算格构梁的位移或形变量。本发明有利于提高边坡工程的稳定性和边坡监测的可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 格构式 护坡 监测 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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