[发明专利]一种基于卷积神经网络的桥梁结构表面缺陷检测方法有效
| 申请号： | 202011145563.1 | 申请日： | 2020-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN112308826B | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 周帅琳;熊智;赵耀;张玲;崔雨晨;段胜青;王景琪;王婕 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T5/30;G06T7/73;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 曹芸 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的桥梁结构表面缺陷检测方法，属于结构健康监测领域。该方法包括如下步骤：基于卷积神经网络模型实现裂缝类缺陷、露筋类缺陷的识别分类和初步定位；针对识别出来的裂缝类缺陷，训练U‑net卷积神经网络模型实现桥梁结构的裂缝粗分割，通过形态学方法进一步实现裂缝提取，剔除灰度图像中像素值较低易被误认为缺陷的像素点，从桥梁结构的图像中提取出了完整的裂缝区域和骨架提取结果。基于图像分割结果，能够自动跟踪裂缝类缺陷的位置，刻画出裂缝类缺陷的位置参数信息。本发明既能自动化地实现桥梁结构表面裂缝类、露筋类缺陷的识别及初步定位，又能智能化地排除干扰信息，适应多复杂背景下的裂缝缺陷的像素级别检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 桥梁 结构 表面 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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