[发明专利]坝面缺陷分类模型训练方法及装置

说明书

本实施例涉及坝面检测技术领域，提供一种坝面缺陷分类模型训练方法及装置，所述方法包括：获取坝面图像，并对坝面图像进行增广处理，得到包含坝面图像所有内容的多张增广图像；对每张增广图像均进行图像增强，得到多张包含边缘特征信息的增强图像；获取每张增强图像的缺陷分类标签；利用多张增强图像及每张增强图像对应的缺陷分类标签，对预先建立的坝面缺陷分类模型进行训练，得到训练后的坝面缺陷分类模型。与现有技术相比，本实施例提供的坝面缺陷分类模型训练方法及装置可以提高坝面缺陷分类模型的识别精度，进而提高坝面缺陷分类的准确率。

技术领域

本发明涉及坝面检测技术领域，具体而言，涉及一种坝面缺陷分类模型训练方法及装置。

背景技术

大坝等水利枢纽基础设施的正常运行是保障民生质量、发展经济的重要因素之一。因此，水利枢纽基础设施的定期检测和维护成为了保障水利工程可持续发展中必不可少的一环，也成为了目前工程师们面临的主要挑战。

现有的深度学习方法通常通过将待训练样本图片进行标记，然后使用标记好的训练样本图片训练深度分类模型。在训练样本集中的训练样本图片数量不充裕时，现有的模型训练方法进行训练，得到训练后的坝面缺陷分类模型的参数不够精准，导致训练后的坝面缺陷分类模型识别精度不高。

发明内容

本发明的目的在于提供一种坝面缺陷分类模型训练方法及装置，以改善现有技术中经过训练后的坝面缺陷分类模型识别精度不高的情况。

为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供一种坝面缺陷分类模型训练方法，所述方法包括：获取坝面图像，并对所述坝面图像进行增广处理，得到包含所述坝面图像所有内容的多张增广图像；对每张所述增广图像均进行图像增强，得到多张包含边缘特征信息的增强图像；获取每张所述增强图像的缺陷分类标签；利用多张所述增强图像及每张所述增强图像对应的缺陷分类标签，对预先建立的坝面缺陷分类模型进行训练，得到训练后的坝面缺陷分类模型。

第二方面，本发明实施例提供一种坝面缺陷分类模型训练装置，所述装置包括：获取模块，用于获取坝面图像，并对所述坝面图像进行增广处理，得到包含所述坝面图像所有内容的多张增广图像；对每张所述增广图像均进行图像增强，得到多张包含边缘特征信息的增强图像；获取每张所述增强图像的缺陷分类标签；处理模块，用于利用多张所述增强图像及每张所述增强图像对应的缺陷分类标签，对预先建立的坝面缺陷分类模型进行训练，得到训练后的坝面缺陷分类模型。

相对于现有技术，本发明实施例所提供的一种坝面缺陷分类模型训练方法及装置，通过将坝面图像进行增广处理，得到包含坝面图像所有内容的多张增广图像，以扩充训练样本图片数量，再将每张增广图像进行图像增强处理，得到多张包含边缘特征信息的增强图像，再获取每一张增强图像的缺陷分类标签，多张增强图像和每一张增强图像的缺陷分类标签构成充裕的训练样本集，再利用充裕的训练样本集对预先建立的坝面缺陷模型进行训练，得到训练后的坝面缺陷分类模型。通过充裕的训练样本集训练出来的坝面缺陷分类模型的参数更加精准，识别精度更高，经过训练后的坝面缺陷分类模型得到的坝面分类结果准确度更高。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它相关的附图。

图1示出了本发明实施例提供提供的电子设备的方框示意图。

图2示出了本发明实施例提供的第一种坝面缺陷分类模型训练方法。

图3为图2示出了步骤S2的子步骤流程图。