[发明专利]一种基于深度学习的混凝土预制构件裂缝检测方法有效
| 申请号： | 202110406927.5 | 申请日： | 2021-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN113269718B | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 李学俊;谢佳员;琚川徽;王华彬 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 安徽华人律师事务所 34163 | 代理人： | 张璞君 |
| 地址： | 230601 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及计算机视觉、深度学习技术领域，具体涉及一种基于深度学习的混凝土预制构件裂缝检测方法，该方法包括：采集裂缝图像数据，将采集的裂缝图像样本进行预处理，并对其进行人工标注；将标注后的数据样本进行数据增广，并划分为训练集、验证集和测试集；搭建卷积神经网络模型；对卷积神经网络模型进行训练、验证和测试，以得到最终的算法模型；利用所述的算法模型对待检测的裂缝图像进行检测，得到检测结果。本发明相较于传统的人工检测方法，大大降低了人工成本并且提高了检测的精度。此外，相对于现有的图像处理检测方法，本发明可对高分辨率图像进行检测，具有可操作性强和检测精度较高的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 混凝土 预制构件 裂缝 检测 方法 | ||
【主权项】：
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