[发明专利]一种基于深度强化学习的公路裂缝图像分割方法在审
| 申请号： | 202211602192.4 | 申请日： | 2022-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN115797311A | 公开（公告）日： | 2023-03-14 |
| 发明（设计）人： | 高新闻;童佰锐;胡珉;周丽 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/194 |
| 代理公司： | 上海上大专利事务所(普通合伙) 31205 | 代理人： | 何文欣 |
| 地址： | 200444*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的公路裂缝图像分割方法。1)对公路裂缝图像进行预处理，提高其对比度；2)使用基于深度学习的分割网络算法获取公路裂缝图像的分割结果；3)设置由分割网络输出的分割结果作为DoubleDQN算法的初始状态；设置像素值范围[100,255]作为深度强化学习中智能体的动作空间，该空间也是分割结果调整的像素值基准点；4)通过DoubleDQN算法对裂缝图像的粗分割结果不断进行迭代优化；5)在获得最佳分割结果后使用分割算法的评价指标IoU、Recall和F1分数对算法的分割性能进行评估。本发明优化了分割结果，相比单纯使用深度学习方法获得的分割结果，使用本发明方法迭代优化后裂缝分割结果更加精细，这极大地提高了公路健康状态评估的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 公路 裂缝 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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