[发明专利]基于自适应子集搜索和深度学习的桥梁表观裂缝识别方法在审
| 申请号： | 202211670986.4 | 申请日： | 2022-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN115880533A | 公开（公告）日： | 2023-03-31 |
| 发明（设计）人： | 何旭辉;项正良 | 申请（专利权）人： | 高速铁路建造技术国家工程研究中心;中南大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 湖南泽达信专利代理事务所(普通合伙) 43284 | 代理人： | 胡仿 |
| 地址： | 410075 湖南省长沙*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种基于自适应子集搜索和深度学习的桥梁表观裂缝识别方法，包括步骤：获取高铁桥梁表观裂缝图片数据集，从图片数据集中选择候选数据集，并从候选数据集中选择当前子集；采用随机抽样的方式从候选数据集中选取多个样本作为新的训练样本，对训练样本进行标记，添加到训练集中；使用训练集更新裂缝识别的深度神经网络模型，计算相邻两次迭代训练过程中深度神经网络模型对图片数据集预测结果的相对损失；若连续多次迭代中图片数据集预测结果的相对损失小于容许值，则判定深度神经网络模型收敛；保存深度神经网络模型，并使用深度神经网络模型进行高铁桥梁表观裂缝识别。本申请能够解决现有技术中高速铁路桥梁表观裂缝识别主动学习中的抽样局部最优的技术问题，提高裂缝识别的效率和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 子集 搜索 深度 学习 桥梁 表观 裂缝 识别 方法 | ||
【主权项】：
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