[发明专利]一种基于堆叠卷积自编码器的分布式应变微小裂缝检测系统及方法有效
| 申请号： | 201910974481.9 | 申请日： | 2019-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN110738168B | 公开（公告）日： | 2023-02-14 |
| 发明（设计）人： | 宋青松;王浩林;陈禹 | 申请（专利权）人： | 长安大学 |
| 主分类号： | G06V20/80 | 分类号： | G06V20/80;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 郭瑶 |
| 地址： | 710064*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于堆叠卷积自编码器的分布式应变裂缝检测系统及方法，首先利用深度神经网络良好的特征表征能力，将裂缝检测视为一个二分类问题，构建一个基于堆叠卷积自编码器的深度神经网络，实现结构体应变子序列的裂缝与非裂缝分类。本发明方法可以准确并且无遗漏地检测到实验室钢结构表面张口宽度为23μm的微小裂缝，为结构体分布式应变裂缝检测提供了一种高效的解决方案。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 堆叠 卷积 编码器 分布式 应变 微小 裂缝 检测 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于堆叠卷积自编码器的分布式应变微小裂缝检测系统，其特征在于，包括：/n应变序列采集模块：用于对结构体表面的分布式应变进行采集；/n应变序列预处理模块：用于将采集所得的分布式应变进行z-score标准化并截取为应变子序列；/n基于堆叠卷积自编码器的特征自学习与表征模块：由3个卷积自动编码器模块构成，用于提取所划分的应变子序列的特征；/nSoftmax分类识别模块，用于对提取到的子序列特征进行二分类，判别每一个子序列属于裂缝子序列和非裂缝子序列的概率。/n
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