[发明专利]一种基于深度学习的隧道表面缺陷分割方法有效
| 申请号： | 202010311654.1 | 申请日： | 2020-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN111507990B | 公开（公告）日： | 2022-02-11 |
| 发明（设计）人： | 汪俊;冯一箪;李大伟;魏明强;刘树亚;李虎 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06N3/04;G06N3/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人： | 陈亮亮 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的隧道表面缺陷分割方法，图像采集；图像预处理及数据集划分；网络构建，以深度残差网络为基础，将其最后的全连接层替换为卷积层；训练深度神经网络，初始化网络参数，设置初始学习率，将步骤二处理后得到的训练和验证集成批次输入深度卷积神经网络，每批次更新网络参数，设置训练停止条件，满足条件时停止训练，得到最终模型；用步骤四中训练好的模型对待检测的隧道表面图像实施分割，将隧道表面图像输入到深度神经网络，网络输出像素级缺陷分割结果图。本发明可以快速判断隧道表面图像是否有缺陷，并给出缺陷类别和缺陷所在的位置，具有效率高，准确率高，实用性强的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 隧道 表面 缺陷 分割 方法 | ||
【主权项】：
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