摘要
本发明涉及钢结构桥梁腐蚀与裂缝病害测量方法及系统,包括以下步骤:钢结构桥梁腐蚀与裂缝图像数据集收集,将数据集划分为训练集、测试集、验证集,其中数据集中病害图像不少于70%;构建增强的端对端全景分割的Improved Max‑DeepLab神经网络并训练:利用数据集训练Improved Max‑DeepLab神经网络,获得病害所属类别及病害所在区域;根据预测的病害所属类别及病害所在区域,分别获得裂缝病害的宽度和腐蚀病害的面积。采用增强的端对端全景分割的Improved Max‑DeepLab神经网络有效实现了钢结构桥梁腐蚀与裂缝两种病害的高精度区分量化测量,能够准确、高效地检测出的腐蚀与裂缝缺陷并进行量化,相似度达到49%以上,为钢结构桥梁质量保障和维护提供了有效的手段。
技术关键词
钢结构桥梁
裂缝病害
归一化模块
测量方法
像素
瓶颈
注意力
巡检机器人
特征融合网络
解码器
批量
卷积模块
裂缝缺陷
图像采集模块
校准算法
视频编辑软件
线性
系统为您推荐了相关专利信息
电池包体
成像方法
探测器
代数重建算法
残差数据
机器视觉深度学习
图像采集仪
像素点
移动平台
旋转台
机械零件尺寸
超分辨率
解码器
语义
canny算法
智能系统
火焰检测模型
数据收集模块
置信度阈值
像素点