摘要
本申请公开了一种测量瞬时混凝土裂缝宽度变化的方法,包括:选择目标混凝土裂缝,并在目标混凝土裂缝旁粘贴标定物;在距离目标混凝土预设长度处预先架设工业相机,并通过工业相机采集目标混凝土裂缝对应的裂缝视频;采用改进的深度学习网络训练裂缝分割模型,得到训练好的裂缝分割模型;基于训练好的裂缝分割模型和预先集成的全流程算法对裂缝视频进行裂缝宽度变化分析,得到目标混凝土裂缝对应的裂缝宽度变化数据及其可视化文件。本申请结合高帧率工业相机和改进的深度学习网络,实现对混凝土裂缝宽度瞬时动态变化的精确测量,有效提高裂缝分割的准确性,并直观展现裂缝宽度的变化趋势,提高桥梁结构健康监测的效率和准确性。
技术关键词
混凝土裂缝宽度
深度学习网络
可视化算法
分割图像数据
工业相机
特征提取网络
视频
桥梁结构健康监测
相机支架
多尺度特征融合
模式
生成方式
像素点
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调控方法
控制策略
在线学习机制
暖通空调自动调控
关键点
无线射频
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接收端
带式输送机
现场可编程
高清工业相机
感知装置
像素点
气象
深度学习网络模型
多源异构数据源
关系建模
数据处理模块
电网负荷预测
优化调度策略
数据采集终端
数据收集模块
数据传输单元