一种基于深度学习的壳体结构裂缝检测方法

本发明公开了建筑设计领域的一种基于深度学习的壳体结构裂缝检测方法，通过进行进行数据准备对数据进行随机打乱，并对设备进行充分设置后进行模型训练，能够通过学习裂缝的特征表示来实现高精度的裂缝检测，减少人工检测的需求，提高检测效率,即使在复杂背景、低对比度等困难情况下，也能准确地检测出裂缝,且深度学习模型可以使用针对不平衡数据的损失函数，以解决裂缝像素远少于背景像素的问题，提高裂缝检测的准确性。