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[发明专利]基于卷积神经网络的铁路路基病害雷达图实时检测方法-CN201910883896.5在审
发明人：麻哲旭;乔旭;李策 -专利权人：中国矿业大学(北京)
申请日： 2019-09-17 - 公布日： 2020-01-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的铁路路基病害雷达图实时检测方法，其中，方法包括：对路基病害雷达图像进行标注划分为训练集和测试集，将训练集扩充后送入卷积神经网络，并输出病害类型，病害类型、病害所在位置坐标和病害置信度，通过梯度下降法迭代计算获得铁路路基病害检测模型，并采用均值平均精度和每秒帧数作为评价模型优劣的指标。
病害卷积神经网络病害类型实时检测铁路路基训练集病害检测迭代计算候选区域雷达图像路基病害评价模型测试集多尺度雷达图下降法置信度帧数标注送入输出检测预测网络保证

[发明专利]基于双神经网络优化的路面病害识别方法及系统-CN202110786236.2在审
发明人：杜晓岱;安勇;李静 -专利权人：北京洞微科技发展有限公司
申请日： 2021-07-12 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于双神经网络优化的路面病害识别方法及系统，其中方法包括：确定待识别的路面病害图片；将所述待识别的路面病害图片输入至神经网络优化的识别模型中，得到所述神经网络优化的识别模型输出的路面病害识别结果；其中，所述神经网络优化的识别模型是基于路面病害的样本图片及所述样本图片的病害数据标注进行双神经网络的损失函数优化训练得到的。本发明实现了对路面病害的识别准确率和效率的提升。
基于神经网络优化路面病害识别方法系统

[发明专利]一种深度学习与图像分析结合的道路病害目标检测系统-CN202310086793.2在审
发明人：姚奕帆;李川;徐俊楠;王军群 -专利权人：中远海运科技股份有限公司;上海船舶运输科学研究所有限公司
申请日： 2023-01-19 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于深度学习网络与图像分析结合的道路病害目标检测系统，是以“预处理+识别+后处理”的软件技术路线以及arm硬件架构构建起的软硬件道路病害目标检测系统，该系统基于多种传统图像分析方法对所得病害图像进行预处理，再通过深度学习网络对预处理过的病害图像进行识别与校正，最后通过单目视觉病害测量方法对病害的特征参数进行识别。能够有效提高道路病害检测准确率，降低误检率，便于后续维护，并且提高了物理集成度，降低了硬件冗余。
一种深度学习图像分析结合道路病害目标检测系统

[发明专利]基于隧道结构裂损状态的服役性能检测方法及设备-CN202211340933.6在审
发明人：刘学增;谷文川;朱合华;杨芝璐;任清林 -专利权人：同济大学;上海同岩土木工程科技股份有限公司
申请日： 2022-10-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于隧道结构裂损状态的服役性能检测方法及设备，所述方法包括以下步骤：获取公路隧道的病害检测数据；基于所述病害检测数据，确定每一病害类型的所有单点技术状况值；基于所述单点技术状况值，考虑多种病害类型，计算待评价模区段内每一病害类型对应的病害技术状况值，以最大的病害技术状况值作为该待评价模区段的健康状态分值；基于所述健康状态分值确定待评价模区段的裂损服役性能等级。
基于隧道结构状态服役性能检测方法设备

[发明专利]道路病害尺寸检测方法及载具-CN202211691735.4在审
发明人：张学森;徐长江;史文龙;李家军 -专利权人：北京道仪数慧科技有限公司
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06T7/60 文献下载
摘要：本申请公开了一种道路病害尺寸检测方法及载具，用以解决道路病害尺寸检测效率较低的技术问题。其中，一种道路病害尺寸检测方案，根据预设标识的像素尺寸、预设标识的现实尺寸，构建画面与现实的尺寸映射关系；根据画面与现实的尺寸映射关系、道路病害的像素尺寸，生成道路病害的现实尺寸，提高了道路病害尺寸检测效率且通过对画面与现实的尺寸映射关系进行反馈优化、迭代训练，提高了计算道路病害现实尺寸的精度。
道路病害尺寸检测方法

[发明专利]一种农作物病害的诊断方法-CN201210369782.7有效
发明人：高荣华;吴华瑞;黄锋;缪祎晟;孙想;顾静秋;朱华吉 -专利权人：北京农业信息技术研究中心
申请日： 2012-09-28 - 公布日： 2013-02-27 - 主分类号： G06K9/64 文献下载
摘要：本发明提供农作物病害的诊断方法，该方法具体包括：采集农作物所在地的土壤温湿度信息和农作物的图像信息；从采集到的农作物的图像信息中提取图像颜色和纹理特征，并建立所述农作物的图像病害模型；根据所述图像病害模型和土壤温湿度信息在预设的病害图像关系库中寻找病害种类及防治方法通过本发明提供的方法，克服单一图像特征无法准确描述病害特征的不足，增强了农作物病害诊断的准确性，提高了诊断效率。
一种农作物病害诊断方法

[发明专利]一种路面病害修补方法-CN202110293716.5有效
发明人：贾伟忠;王峰;王毅 -专利权人：贾伟忠
申请日： 2021-03-19 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： E01C11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种路面病害修补方法，包括以下步骤：A、进行路面巡视检查，确定路面病害位置和病害范围；B、使用铣刨机对病害范围的面层进行铣刨，铣刨同时进行喷水降尘；C、在面层铣刨后，及时清理散料，检查是否存在夹层，存在的夹层的及时清理，然后对下承层的病害进行检查，如没有病害，在清理干净后撒布透层、封层；如下承层有病害，则使用填充剂对下承层进行修补处理。
一种路面病害修补方法

[发明专利]基于高光谱分类与分割的壁画颜料层脱落病害标注方法-CN202010564567.7有效
发明人：彭进业;侯昱岑;王珺;俞凯;张群喜;张二磊;章勇勤;祝轩;赵万青 -专利权人：西北大学;陕西历史博物馆(陕西省文物交流中心)
申请日： 2020-06-19 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于高光谱图像分类与分割的壁画颜料层脱落病害自动标注的方法。将高光谱图像分类和不同特征提取波段上的图像分割结合有效结合了文物的光谱信息和空间信息，不仅可以标注出可见光下清晰的病害，还可以标注出可见光下隐藏的病害。能自动标注出古代壁画颜料层脱落病害的位置和边缘，在无损情况下呈现病害的分布，实现壁画病害的空间可视化分析和壁画病害位置的虚拟展示，减少大量的人力和时间。
基于光谱分类分割壁画颜料脱落病害标注方法

[发明专利]一种隧道病害的检测方法-CN201110105957.9无效
发明人：袁勇;柳献;黄永杰;贺志龙;艾青;姚旭鹏;范帅 -专利权人：同济大学
申请日： 2011-04-26 - 公布日： 2012-02-08 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明公开了一种隧道病害的检测方法，其包括通过摄像系统获取隧道结构的图像；将采集的图像去噪声后直接识别出图像上的结构轮廓，在已识别出结构轮廓的基础上进行2次图像识别，识别出隧道中的病害现象；将有病害现象的部分储存为块文件，通过块文件中的像素点来求出块文件中病害现象的面积，推出病害现象的类别。从而针对病害现象进行报警，且本发明代替传统人工分析检测数据，可以快速、有效、全面的统计分析出地铁盾构隧道中的病害现象。
一种隧道病害检测方法

[发明专利]一种魔芋病害农业防治方法-CN201810042460.9在审
发明人：黄金章 -专利权人：汉阴县科农魔芋种植研发有限公司
申请日： 2018-01-17 - 公布日： 2019-08-23 - 主分类号： A01G22/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种魔芋病害农业防治方法，包括以下步骤：（1）土壤农业防治：根据区域条件制定区域种植周期和种植规律，选择适合种植的土质；（2）种芋农业防治：引进和培育良种进行栽培；（3）细菌性病害农业防治；（4）真菌性病害农业防治。本发明的魔芋病害农业防治方法是一种基于科学种植、管理的魔芋病害防治方法，能有效防治魔芋病害，有利于魔芋良性生长，推广价值高。
农业防治魔芋病害细菌性病害真菌性病害科学种植区域条件区域种植有效防治魔芋土质种植栽培生长土壤防治培育制定管理

[发明专利]基于知识图谱的水稻病害预测与诊断方法-CN201911155647.0在审
发明人：于合龙;毕春光;邵玺文;温长吉;曹丽英;林楠;刘鹤;马丽;沈金梦;李文书;李紫晴 -专利权人：吉林农业大学
申请日： 2019-11-22 - 公布日： 2020-03-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于知识图谱的水稻病害预测与诊断方法，它是通过水稻病害知识抽取、水稻病害知识表示、水稻病害知识融合、水稻病害知识存储、水稻病害知识预测与诊断等步骤实现的。
基于知识图谱水稻病害预测诊断方法

[发明专利]大范围作物病害风险评估方法-CN201810391602.2有效
发明人：袁琳;包志炎;张海波;张运涛;王军;田静华;王捷 -专利权人：浙江水利水电学院
申请日： 2018-04-27 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种大范围作物病害风险评估方法，包括选择监测区域的n个气象参数，发病前期气象预警，气象加密监测，计算每个气象参数得到病害发生的后验概率，气象多因素病害概率预测，采用反距离权重法进行空间插值，生成累积气象风险图，生成遥感长势图，生成病害发生适宜性图。本发明具有能够综合考虑气象、作物生境、作物受胁迫后表征等综合信息进行病害预警，可被多种主要作物病害复用的特点。
范围作物病害风险评估方法

[发明专利]一种基于高频巡查数据感知路面病害去重的方法-CN202210994792.3在审
发明人：张晓明;李祥勇;丁新慧;陈勇勇;周审章;钟盛 -专利权人：上海同陆云交通科技有限公司
申请日： 2022-08-18 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于高频巡查数据感知路面病害去重的方法，包括以下步骤：步骤S1：收集并分析采集路面图像信息以及GPS信息；步骤S2：基于图像识别算法提取图片上的病害类型（Tx）和尺寸（Lx）；步骤S3：基于图像算法提取图片上病害所在车道位置（Dx）；步骤S4：基于行进间车载GPS相隔1s采集的GPS数据，计算行车方向（Ux）；步骤S5：根据两张病害GPS坐标误差在20米的图片，分别采集两个病害的GPS坐标(I1：T2）；病害尺寸（L1：L2）；车道位置（D，计算道路病害是否重复;步骤S7：将重复病害扣除，并将剩余病害上传云端服务器，作为当前该位置的最终病害保存云端。
一种基于高频巡查数据感知路面病害方法

[发明专利]一种基于图像智能获取边坡病害量化信息方法-CN202111357743.0在审
发明人：林满生;腾帅;陈贡发;刘峰 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-11-16 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于图像获取边坡病害方法，S1，获取边坡图像；S2，使用预设的目标定位神经网络识别边坡图像获取第一识别区域，其中所述第一识别区域是病害区域；S3，使用预设的像素级分类神经网络识别第一识别区域内的病害信息获取第二识别结果；S4，根据所述第一识别区域和第二识别结果计算得到边坡病害的病害数量、面积、长度信息。本发明先使用目标定位神经网络获取边坡图像中的病害位置信息，并使用像素级分类神经网络来识别边坡图像中的边坡病害信息，能够更为准确的获取病害的像素信息。本发明使用与部分像素区域具有相同归一化二阶中心矩的椭圆长轴的长度计算病害长度信息，能够更精确地获取病害的长度，面积等量化信息。
一种基于图像智能获取病害量化信息方法

[发明专利]基于融合卷积神经网络的高速公路沥青路面病害感知方法-CN202211008095.2在审
发明人：赵池航;郑有凤;马欣怡;苏子钧;吴宇航 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于融合卷积神经网络的高速公路沥青路面病害感知方法，包括：使用优化Mobilenet V3网络替换Deeplabv3+骨干网络，构建DL‑M‑PDS网络；改进网络参数，构建用于公路沥青路面病害分割的DL‑M2‑PDS优化网络；通过该优化网络获取路面像素级病害信息，并与原图像叠加；对Faster‑RCNN、Yolov5s、SSD模型进行适应性改进，构建用于公路沥青路面病害检测的FR‑PDD、Yolov5s‑PDD、SSD‑PDD网络模型；输入叠加病害图像，构建用于公路沥青路面病害感知的FCNN‑PDP‑FR、FCNN‑PDP‑Yolov5s和FCNN‑PDP‑SSD网络；训练网络并优化参数，优选模型进行高速公路沥青路面病害感知本发明将公路沥青路面病害分割模型与公路沥青路面病害检测分类模型进行融合，以实现分割病害的同时提高模型的检测分类精度，可对高速公路养护智能化发展提供技术支持。
基于融合卷积神经网络高速公路沥青路面病害感知方法