[发明专利]基于Mask-RCNN的地铁隧道衬砌脱落识别模型训练方法和识别方法在审
| 申请号： | 202111302935.1 | 申请日： | 2021-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN113989255A | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 王丽;陈建平;唐超;李久林;樊廷立;侯海倩;李梓豪;王晓静;赵丽凤;王勇;任传斌;徐鹏宇;杨晓飞;徐浩 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（北京）;北京城建勘测设计研究院有限责任公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/521;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都方圆聿联专利代理事务所(普通合伙) 51241 | 代理人： | 王悦 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供基于Mask‑RCNN的地铁隧道衬砌脱落识别模型训练方法和识别方法，包括模型的训练方法和识别方法；对模型标签标注和特征提取模块进行适应性改进的算法，以特征更为明显的三维激光点云深度图为实验对象，结合残差神经网络，对目标分割算法掩码‑区域卷积神经网络进行模型训练，用训练好的模型对点云深度图进行识别，实现根据隧道全断面深度图数据进行衬砌掉落区域的自动化识别提取。该方法可以解决现阶段衬砌掉落区域识别效率低、精度差的关键问题，保证最后的识别率达到95％，识别效果显著。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 mask rcnn 地铁 隧道 衬砌 脱落 识别 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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