摘要
本发明公开了一种对抗生成网络的桥梁结构外表面缺陷识别方法,包括收集桥梁表面的图像,对图像进行裁剪、旋转、缩放,并对图像进行标注以标记缺陷的位置和类型,使用生成器网络逐步减小特征图尺寸以增加特征提取,同时使用判别器网络逐步增大特征图尺寸以增加特征识别,通过初始化生成器和判别器权重,设置初始学习率,并交替更新生成器和判别器网络的权重,评估生成器生成的图像质量,并训练完成使用生成器生成桥梁表面图像,使用判别器判断图像是否包含缺陷,并在判别器上进一步确定缺陷和类型,该方法能够有效解决现有技术中对抗生成网络训练过程中的问题,提高桥梁结构外表面缺陷识别的准确率。
技术关键词
表面缺陷识别方法
桥梁结构
生成器网络
图像
桥梁表面
边缘检测算法
标记缺陷
像素格式
变量
解码器
残差网络
代表
尺寸
坐标
误差
蓝色
红色
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时序
网络流量数据
依赖关系信息
数据脱敏方法
图像
性能优化方法
节点
扫描阈值
标志位
生成编码数据
特征提取器
分类图像数据
原始图像数据
修复方法
样本
视觉特征
多模态信息
注意力机制
文本编码器
深度学习模型
多层感知机
图像变化检测方法
分类器
多级特征融合
变化检测模型