摘要
本发明公开了一种基于生成对抗网络的隧道裂缝微小缺陷检测方法,S1.获取包含隧道表面微小裂缝信息的时空裂缝数据集;S2.生成经过预处理的时空裂缝数据集;S3.生成裂缝扩展图像数据集;S4.设计生成对抗网络模型,包括生成器和判别器;S5.将经过预处理的时空裂缝数据集输入到生成对抗网络模型中;S6.将训练完成的生成对抗网络模型部署到隧道监测系统中;S7.根据裂缝的形态、尺寸和扩展趋势进行分类,将裂缝分为不同风险等级;S8.根据裂缝检测结果及其扩展趋势。本发明不仅提升了隧道裂缝检测的准确性、预测裂缝扩展的能力,同时显著提高了系统的自动化水平,能够在复杂环境下实现高效、精准的裂缝检测与监控。
技术关键词
生成对抗网络模型
缺陷检测方法
扩展特征向量
裂缝特征
隧道监测系统
边缘检测
对比度
数据
应力
加速度
图像分割
隧道裂缝检测
非局部均值滤波
视角
风险评估报告
摄像设备
系统为您推荐了相关专利信息
缺陷检测方法
极片
检测控制装置
可读存储介质
像素点
石墨片
外观缺陷检测方法
深度学习网络
坐标系
缺陷类别
焊缝缺陷检测方法
原始图像数据
多目立体视觉系统
焊缝缺陷检测系统
工件
风速
预报系统
集成模块
数据获取模块
数据显示模块
多维图像数据
视觉缺陷检测方法
相位特征
视觉缺陷检测装置
跨模态