[发明专利]一种基于深度学习的地铁隧道病害检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的地铁隧道病害检测方法，主要解决了地铁隧道检量大、现有检测算法效率低、漏检多等问题。具体包括以下步骤：制作待检测地铁隧道影像数据库，包括地铁隧道正常区域图片数据库以及地铁隧道病害区域的数据库；基于改进的Faster R‑CNN目标检测算法对地铁隧道的病害进行目标定位及精准识别分类；采用基于深度学习的方法进行待检测区域有病害状态的检测；最后将待测试图像输入检测模型得到隧道病害检测结果。传统算法的解决思路：图像——预处理——人工特征提取——分类。本发明利用深度学习的思路：图像——特征提取网络——分类、回归来解决当前地铁隧道病害检测存在的问题。