[发明专利]一种提高钢纤维混凝土裂缝检测精度的方法在审

专利信息
申请号: 202110825676.4 申请日: 2021-07-21
公开(公告)号: CN113390875A 公开(公告)日: 2021-09-14
发明(设计)人: 周双喜;潘远;袁海强;杜林泉 申请(专利权)人: 华东交通大学
主分类号: G01N21/84 分类号: G01N21/84;G01N21/88;G01B11/00;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 代理人: 何世磊
地址: 330013 江西省南*** 国省代码: 江西;36
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摘要:
搜索关键词: 一种 提高 纤维 混凝土 裂缝 检测 精度 方法
【权利要求书】:

1.一种提高钢纤维混凝土裂缝检测精度的方法,其特征在于,包括以下步骤:

1)、制作钢纤维混凝土试块时,按水胶比和灰石比固定为0.4和1:2的钢纤维砂浆,均匀撒入钢纤维并充分搅拌;

2)、对钢纤维混凝土裂缝试块进行图像采集;

3)、对钢纤维混凝土裂缝图像进行旋转、模糊、翻转、明暗、缩放的数据增强处理;

4)、采用改进的Mask R-CNN模型对钢纤维混凝土裂缝图像进行训练,得到训练好MaskR-CNN裂缝检测模型;

5)、采用训练好Mask R-CNN裂缝检测模型对预测集数据进行预测。

2.根据权利要求1所述的提高钢纤维混凝土裂缝检测精度的方法,其特征在于,所述步骤2)中图像采集时使用相同的相机,保证图像分辨率一致性。

3.根据权利要求1所述的提高钢纤维混凝土裂缝检测精度的方法,其特征在于,所述步骤4)中改进的Mask R-CNN模型中采用CIoU_Loss来代替原始Smooth L1进行边框回归损失函数评价。

4.根据权利要求1所述的提高钢纤维混凝土裂缝检测精度的方法,其特征在于,所述步骤5)中采用训练好Mask R-CNN裂缝检测模型对预测集数据进行预测并进行精度评价。

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