摘要
本发明公开了一种基于无人机采集图像的桥梁主梁露筋成因分析方法,属于桥梁露筋成因分析技术领域。解决了现有技术中传统的桥梁主梁露筋检测方法识别效率低且未对露筋原因进行针对性分析的问题;本发明根据无人机参数信息和操作信息,规划无人机最短飞行路径;采集桥梁主梁图像生成图像矩阵,对其进行图像质量增强,得到新的图像矩阵;结合病害信息,构建数据集,建立并训练三种模型,融合损失函数,得到融合后的损失函数;将训练完成的基础模型作为最终模型,输出最终的主梁露筋识别结果;通过主梁露筋成因指标,分析主梁露筋成因,得到主梁露筋的主要成因。本发明有效提升了基础模型对主梁露筋的识别性能,可以应用于桥梁维修检测。
技术关键词
无人机采集图像
成因分析方法
混凝土抗压强度
桥梁主梁
钢筋保护层
尺寸
训练深度学习模型
神经网络单元
节点
误差反向传播
覆盖层
裂缝
协方差矩阵
网络结构
数据