[发明专利]一种基于Faster R-CNN参数迁移的裂缝图像检测方法有效
| 申请号： | 201910398515.4 | 申请日： | 2019-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN110211097B | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 毛莺池;唐江红;陈江;陈琨;迟福东;刘凡;王静;黄倩;王晓刚;丁玉江;余记远;赵盛杰;岳宏斌;沈凤群 | 申请（专利权）人： | 河海大学;华能澜沧江水电股份有限公司;华能集团技术创新中心有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 梁耀文 |
| 地址： | 211100 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Faster R‑CNN参数迁移的裂缝图像检测方法，方法详细步骤为：1)特征提取，将图片输入ResNet‑50网络提取特征；2)特征融合及候选区域生成，将所得特征图输入多任务增强RPN模型，并改善RPN模型的锚盒大小和尺寸以提高检测识别精度，生成候选区域；3)检测处理，将特征图和候选区域发送到感兴趣区域(ROI)池，完全连接(FC)层，然后将FC层输出分别连接到一个边界回归器和一个SVM分类器，得到目标的类别和位置。本发明解决大坝裂缝图像样本不足的问题，以及适应大坝在不同光照环境，不同长度裂缝的检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 faster cnn 参数 迁移 裂缝 图像 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于Faster R‑CNN参数迁移的裂缝图像检测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)基于Faster R‑CNN的多任务增强裂缝图像检测ME‑Faster R‑CNN；(2)迁移学习与模型训练：首先通过已准备的裂缝图像数据集对ME‑Faster R‑CNN模型的结构参数进行预训练，然后使用预训练好的网络权重作为初始化权值，迁移到目标数据集上进行训练和微调，得出检测结果。
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