[发明专利]一种基于全卷积神经网络的地下排水管道病害分割方法在审
| 申请号： | 202011203831.0 | 申请日： | 2020-11-02 |
| 公开（公告）号： | CN112258496A | 公开（公告）日： | 2021-01-22 |
| 发明（设计）人： | 王念念;方宏远;胡群芳;薛冰寒;杜雪明;黄帆 | 申请（专利权）人： | 郑州大学;坝道工程医院(平舆) |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10 |
| 代理公司： | 长沙楚为知识产权代理事务所(普通合伙) 43217 | 代理人： | 李大为 |
| 地址： | 450001 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明适用于深度学习与地下管廊工程的交叉学科技术领域，涉及一种基于全卷积神经网络的地下排水管道病害分割方法，包括：地下排水管道病害数据集获取；排水管道病害数据集制作；语义分割算法优化；模型超参数调整；模型训练；模型验证；模型测试。本发明采用深度学习算法，优化FCN全卷积神经网络，研发适用于地下排水管道复杂、相似病害特征的语义分割方法，并采用真实地下排水管道病害检测大数据，从而实现对地下排水管道病害像素级别的分割，具有更好的鲁棒性和泛化能力，有效提高了地下排水管道病害检测的精度与效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 地下 排水管道 病害 分割 方法 | ||
【主权项】：
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