[发明专利]一种基于深度学习的盾构管片缺陷类型识别及定位系统及其方法在审
| 申请号： | 202110255249.7 | 申请日： | 2021-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN112967255A | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 雷小林;陈浩;郑婧 | 申请（专利权）人： | 暨南大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T3/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳科湾知识产权代理事务所(普通合伙) 44585 | 代理人： | 钟斌 |
| 地址： | 510630 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的盾构管片缺陷类型识别及定位系统及其方法，所述系统包括图像采集模块、元数据输入模块、数据同步模块、图像预处理模块、深度学习模型训练模块、深度学习模型加载模块、缺陷类型识别模块、缺陷定位模块、信息存储模块、数据分析与可视化模块。通过所述盾构管片缺陷类型识别及定位系统可以实现管片缺陷信息的自动化快速和精准统计，极大减少了人工劳动量，缩短了管片缺陷从发现到修复的时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 盾构 管片 缺陷 类型 识别 定位 系统 及其 方法 | ||
【主权项】：
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