[发明专利]一种基于深度学习和OpenCV的隧道裂缝识别方法有效
| 申请号： | 202011390927.2 | 申请日： | 2020-12-02 |
| 公开（公告）号： | CN112446871B | 公开（公告）日： | 2022-11-15 |
| 发明（设计）人： | 刘健;韩勃;吕高航;左志武;王凯;王剑宏;解全一;金岩;常洪雷 | 申请（专利权）人： | 山东大学;山东高速集团有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/13;G06T7/62;G06T7/187 |
| 代理公司： | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人： | 孙倩文 |
| 地址： | 250199 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习和OpenCV的隧道裂缝识别方法，属于深度学习和图形处理技术领域，包括利用深度学习技术找出裂缝的大体位置与形状；利用图像处理技术对识别出的裂缝进行细化：首先对mask进行腐蚀操作，在腐蚀后的mask区域内进行骨架提取；然后利用提取的裂缝骨架结合原图，采用邻域内区域生长算法对裂缝进行填充；统计裂缝长度与宽度信息。本发明将深度学习技术与传统图像处理技术结合起来，在实例分割网络Mask‑RCNN得到的mask区域内再对裂缝进行精确提取，克服了深度学习得到结果不精确的弊端与经典图像处理算法得到结果不完整的弊端，二者结合之后能在一张图上提取到精确完整的裂缝。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 opencv 隧道 裂缝 识别 方法 | ||
【主权项】：
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