[发明专利]基于卷积神经网络的道路裂缝图像识别方法、装置及系统在审
| 申请号： | 202010362466.1 | 申请日： | 2020-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN111597932A | 公开（公告）日： | 2020-08-28 |
| 发明（设计）人： | 范衠;黄文宁;朱贵杰;韦家弘 | 申请（专利权）人： | 汕头大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 蔡伟杰 |
| 地址： | 515063 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的道路裂缝图像识别方法、装置及系统，所述方法为：首选采用U‑Net模型搭建级联的全卷积神经网络，并在每个处理模块的最后一个卷积层的输出端加入注意力机制，得到第一神经网络模型，接着采用标定数据集对所述第一神经网络模型进行训练，将完成训练的第一神经网络模型中权重低于阈值的通道进行裁剪，并再次用标定数据集进行训练，得到道路裂缝识别模型，对待检测的道路图像逐帧读取，并输入到道路裂缝识别模型进行裂缝识别，标记出待检测的道路图像中的道路裂缝，本发明还相应的提供了道路裂缝图像识别装置及系统，本发明可以高效快速高精度进行裂缝图像识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 道路 裂缝 图像 识别 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
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