基于合成数据集和深度学习的螺栓松动检测方法及装置

本发明涉及一种基于合成数据集和深度学习的螺栓松动检测方法及装置，该方法为：建立带防松标记的钢结构螺栓群三维模型；在螺栓群三维模型中截取螺栓图像构建合成数据集；用标记软件对合成数据集进行人工标记形成训练数据集；搭建训练网络，并利用训练数据集和合成数据集进行训练；收集真实环境下的螺栓图像对螺栓松动检测模型进行验证；利用螺栓的拍摄视频再次验证螺栓松动检测模型，形成基于视频的螺栓松动检测模型，并将其安装至无人机视频回传端；将拍摄的钢螺栓视频输入螺栓松动检测模型，获得各螺栓的松紧状态；所述装置包括摄像设备以及装载所述检测模型，本发明模型具有有效性和易扩充性，检测结果准确率高，检测速度快。