[发明专利]基于双深度学习模型的隧道掉块或渗水检测及测量方法在审
| 申请号： | 202011511004.8 | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN112488119A | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 吕俊哲;康晓丽;高晶;王远明;邢玮琦;杨常华;米丽萍;田鹏飞;白瑞君;张洁;肖玲玲;王日中 | 申请（专利权）人： | 山西省信息产业技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06K9/46;G06N3/04;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 太原荣信德知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14119 | 代理人： | 杨凯;连慧敏 |
| 地址： | 030006 山*** | 国省代码： | 山西;14 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明属于隧道检测技术领域，具体涉及一种基于双深度学习模型的隧道掉块或渗水检测及测量方法，包括下列步骤：采集隧道图像；创建基于深度学习用于目标检测的训练集；创建基于深度学习用于语义分割的训练集；训练目标检测模型；训练语义分割模型；使用训练好的目标检测模型对输入的待检测图像进行检测判断是否有掉块或渗水；将有掉块或渗水的图像输入到训练好的语义分割模型中进行图像分割；预测图像类别、掉块或渗水位于图像中的坐标、掉块或渗水面积信息；将模型预测的结果进行输出和保存。本发明与单纯图像处理技术相比，本发明检测准确率高，检测速度快。本发明用于隧道掉块或渗水的检测及测量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 模型 隧道 渗水 检测 测量方法 | ||
【主权项】：
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