[发明专利]一种基于深度学习的沥青混合料中集料边界识别与划分方法有效
| 申请号： | 202110879775.0 | 申请日： | 2021-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN113658117B | 公开（公告）日： | 2023-09-15 |
| 发明（设计）人： | 彭勇;杨汉铎 | 申请（专利权）人： | 安徽省交通控股集团有限公司;浙江大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T11/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 230000 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的沥青混合料中集料边界识别与划分方法，该方法首先构建沥青混合料截面图像数据集，数据集构建过程采用自定义多阈值二值化的方法增加图像标注精度；而后搭建沥青混合料CT截面分割神经网络，并对神经网络图像分割结果结合分水岭算法进行进一步分割；最后，提取分割后图像中的集料细观信息。本发明实现了沥青混合料中集料细观结构信息的快速、高效获取流程，神经网络有助于更加准确和智能化的进行图像分割，数据集的标注方法以及分水岭算法的引入进一步实现了沥青混合料CT图像分割精度的提高，为沥青混合料中集料细观信息的获取提供便利。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 沥青 混合 集料 边界 识别 划分 方法 | ||
【主权项】：
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