[发明专利]基于深度学习的河防工程边坡坍塌检测方法在审
| 申请号： | 202111621901.9 | 申请日： | 2021-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN114255250A | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 安新代;吴迪;宋克峰;谢向文;于立新;马若龙;姜文龙;王延尧 | 申请（专利权）人： | 黄河勘测规划设计研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/246;G06V20/52;G06V40/20;G06N3/04;G06V10/82 |
| 代理公司： | 郑州异开专利事务所(普通合伙) 41114 | 代理人： | 韩鹏程 |
| 地址： | 450003 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的河防工程边坡坍塌检测方法,利用监控设备采集河防工程边坡图像数据；采用基于注意力机制的轻量化U‑net网络模型从边坡图像数据中分割出边坡区域；再通过背景建模运动目标检测算法，检测边坡区域中的运动目标；最后通过轻量化卷积神经网络对运动目标进行判断。本发明所述方法通过计算机语言嵌入到智能监控摄像设备中，将设备安放在河防护岸上的杆状物上，自动采集边坡数据，自动识别边坡坍塌运动，解决了人力巡检排查河防工程边坡的问题，同时利用基于注意力机制的轻量化U‑net图像分割模型、背景建模算法、轻量化卷积神经网络，有效的排除了现场环境中的干扰运动，极大的增加了算法的检测准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 河防 工程 坍塌 检测 方法 | ||
【主权项】：
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