[发明专利]基于多尺度特征与堆叠式全卷积网络的水下建筑物裂缝检测方法有效
| 申请号： | 202010236401.2 | 申请日： | 2020-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN111257341B | 公开（公告）日： | 2023-06-16 |
| 发明（设计）人： | 张家乐;周妍;李庆武;盛惠兴 | 申请（专利权）人： | 河海大学常州校区 |
| 主分类号： | G01N21/95 | 分类号： | G01N21/95;G06N3/0464;G06N3/08;G06V20/05;G06V10/82;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 张倩倩 |
| 地址： | 213022 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于多尺度特征与堆叠式全卷积网络的水下建筑物裂缝检测方法，属于图像处理与目标检测领域。方法包括获取待检测水下建筑物图像数据，并将其作为预先训练的裂缝检测神经网络模型的输入，裂缝检测神经网络模型对图像数据的各像素点进行分类，进而输出裂缝区域区别于非裂缝区域的裂缝检测结果图像；裂缝检测神经网络模型包括卷积网络、多尺度特征提取网络、堆叠网络以及损失函数计算模块，多尺度特征提取网络基于卷积网络提取的裂缝特征图进行多尺度特征提取，堆叠网络基于已提取的多尺度特征生成多个裂缝检测结果，损失函数计算模块基于训练样本的标注和检测结果，确定裂缝检测神经网络模型的参数，使得裂缝检测神经网络模型能够针对待检测水下建筑物图像数据，输出相应的裂缝检测结果图像。利用本发明可提高水下建筑物裂缝检测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 特征 堆叠 卷积 网络 水下 建筑物 裂缝 检测 方法 | ||
【主权项】：
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