摘要
本发明公开了一种基于摄影测量和目标检测模型的边坡表观病害检测方法,包括:获取目标边坡的多组图像,生成三维实景模型,制作无视差坡表全景展开图,并裁剪成适合模型训练的图块;进行数据筛选,进行病害区域标记,生成标记文件,构建边坡表观病害数据集,并将数据集划分为训练集和验证集;将筛选后的边坡病害图像和标注数据输入模型中,进行模型评估和超参数调优,依照指标衡量模型性能;获取待检测边坡的多组图像,生成待检测边坡的三维实景模型,制作全景展开图并裁切成适宜的图块后,输入最优的边坡表观病害检测模型中,输出自动化检测结果。本发明方法不仅适用于边坡表观病害的检测,同样的工作流程可运用于其他构筑物的病害检测。
技术关键词
三维实景模型
边坡
病害检测方法
三维建模软件
标记工具
图像拼接工作
深度学习模型训练
序列
检测模型训练
原始图像数据
消除视差
模型超参数
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