摘要
本发明公开了一种基于改进YOLOv5模型量化清水混凝土表面气泡缺陷的语义分割方法,具体包含以下步骤:建立清水混凝土表面气泡缺陷的语义分割数据集;标记语义分割数据集,并将所述数据集划分为训练集、验证集;构建用于清水混凝土结构表面气泡缺陷识别的深度学习语义分割模型;训练和验证构建的语义分割模型;采用验证后的语义分割模型进行量化识别气泡缺陷;提取识别出图像中气泡缺陷的最大直径及面积。该方法无需昂贵的检测设备,模型能够实时量化清水混凝土表面气泡缺陷的程度。
技术关键词
清水混凝土表面
语义分割方法
语义分割模型
像素
深度学习语义分割
清水混凝土结构
标签文件
识别气泡
Sigmoid函数
数据
语义分割系统
注意力机制
模块
标记
训练集
全局平均池化
格式
图像
系统为您推荐了相关专利信息
三维点云数据
点云密度
天花板结构
无线信道建模方法
一致性算法
去雾图像
强化方法
像素点
大气散射模型
雾霾图像
像素点
局部立体匹配方法
灰度方差
分布式计算框架
大规模图像数据
背散射电子图像
环氧树脂靶
扫描电镜样品
边缘计算技术
物质分析技术