[发明专利]一种基于深度学习的墙体缺陷检测方法有效
| 申请号： | 202110038472.6 | 申请日： | 2021-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN112700435B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 朱超俊;张鑫 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/44;G06V10/82;G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 何淑珍;江裕强 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的墙体缺陷检测方法。所述方法包括以下步骤：采集墙体缺陷图像，对图像进行标注；对标注数据整理构成数据集并对数据集进行数据增强，完成数据集的构建；使用构建好的数据集，训练一个基于ResNeXt的图像分类器；利用训练好的ResNeXt作为特征提取器，搭建基于Faster‑RCNN架构的目标检测器；将构建好的数据集作为搭建好的Faster‑RCNN架构的目标检测器网络的输入，进行训练，得到缺陷检测模型；使用多进程和多线程技术部署缺陷检测模型，提升缺陷检测模型的检测速度，采用缺陷检测模型进行墙体缺陷检测。本发明将深度学习方法应用于墙体缺陷检测的领域，基于Faster‑RCNN架构进行修改和改进，利用多进程技术，成功实现在实时检测的基础上保证模型检测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 墙体 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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