[发明专利]一种适用于复杂水下环境的深度学习大坝裂缝检测方法在审
| 申请号： | 202210001115.7 | 申请日： | 2022-01-04 |
| 公开（公告）号： | CN114299060A | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 夏琳琳;韩克航;张道畅;孟德昂;张培鑫;胡源子 | 申请（专利权）人： | 东北电力大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06V10/764;G06V10/82;G06V20/05 |
| 代理公司： | 西安合创非凡知识产权代理事务所(普通合伙) 61248 | 代理人： | 高志永 |
| 地址： | 132012 *** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种适用于复杂水下环境的深度学习大坝裂缝检测方法，包括以下步骤：对于水下相机采集的图像信息使用MSRCR算法进行图像增强，改善图像的视觉效果，使得改善后图像更适合被神经网络识别；获取裂缝目标图像，对图像中的裂缝目标进行手动标注，形成裂缝数据库；搭建YOLOv5神经网络，进行训练学习，将得到的保存着最佳权重值的文件作为训练网络的输入；将经过MSRCR图像增强后的图片传到YOLOv5神经网络进行训练，按照预先设定好的锚框对图像中的裂缝进行标注。本发明的方法可以有效地改善图像的视觉效果，克服了阴暗的水下环境导致获取的图像信息不利于裂缝识别的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 适用于 复杂 水下 环境 深度 学习 大坝 裂缝 检测 方法 | ||
【主权项】：
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