[发明专利]一种基于深度学习的建筑裂缝识别及识别效果的优化方法在审
| 申请号： | 202010032839.9 | 申请日： | 2020-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN111223086A | 公开（公告）日： | 2020-06-02 |
| 发明（设计）人： | 丁勇;郑正南;鲍震洋;唐运票 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 南京苏创专利代理事务所(普通合伙) 32273 | 代理人： | 张艳 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的建筑裂缝识别及识别效果的优化方法，包括以下步骤：1)深度学习训练：采集建筑裂缝图片，人工标注裂缝作为训练数据集，采用数据增强技术扩充训练数据集，通过深度学习模型训练数据集，得到训练结果，即权重文件；2)裂缝图像识别：通过深度学习训练结果，对待识别图像进行裂缝识别；3)识别效果优化：使用python语言对步骤2)得到的深度学习识别结果图像进行处理，修正掩膜区域，使其更准确，更贴近于真实裂缝区域。本发明通过深度学习识别裂缝，以解决现有人工裂缝检测主观性大、人力资源消耗大，传统的图像识别方法抗干扰能力弱等问题。通过对裂缝深度学习识别结果进一步优化，使深度学习裂缝识别结果更贴近于真实裂缝。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 建筑 裂缝 识别 效果 优化 方法 | ||
【主权项】：
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