[发明专利]一种基于深度学习的隧道渗漏水自动识别方法在审
| 申请号： | 202110988039.9 | 申请日： | 2021-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN113610052A | 公开（公告）日： | 2021-11-05 |
| 发明（设计）人： | 刘学增;李明东;陈莹莹;刘新根 | 申请（专利权）人： | 上海同岩土木工程科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海浦东良风专利代理有限责任公司 31113 | 代理人： | 张劲风 |
| 地址： | 200092 上海市杨浦区*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明为一种基于深度学习的隧道渗漏水自动识别方法，主要解决现有识别方法难以准确检测分割问题。本发明包括步骤：S1、依据渗漏水图像灰度多样性特征对采集的原始图像进行分割标注，构建渗漏水分割数据集；S2、对标注获得的分割标签图扩充区域进行原图裁剪以及区域检测标注，构建渗漏水检测数据集；S3、基于retinanet检测网络进行模型训练及预测，对渗漏水区域进行检测筛查，剔除污渍、线缆、衬砌修补、阴影；S4、基于融合可变形卷积以及Focal Loss损失函数的deeplabv3+网络训练分割模型，对检测到的渗漏水进行区域分割；S5、采用方向区域搜索算法及形态学处理实现渗漏水邻近断开轮廓的连接和平滑优化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 隧道 渗漏水 自动识别 方法 | ||
【主权项】：
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