[发明专利]一种基于深度学习与声呐成像的水下桥墩病害识别方法

摘要

本发明提供了一种基于深度学习与声呐成像的水下桥墩病害识别方法，利用水下侧声声呐设备获取准备水下桥墩扫描图片，包括病害与无病害图片；运用图像增强方法，增加数据集的数量；对数据集进行标注，病害区域用矩形框标记并且保存坐标信息；将数据集划分为训练测试集、验证集和测试集；建立深度学习目标检测网络中的yolov3模型，进行训练，得到训练模型；水面上控制侧声声呐设备沿着水下桥墩部分进行扫描，获取扫描图片，利用训练好的yolov3模型进行水下桥墩病害自动识别。本发明效率高，成本低，相对于传统的人工潜水法以及声呐人工筛选法更具有明显的自动化和实时性优势。