摘要
本发明涉及图像处理技术领域,尤其是指一种基于多模态融合的结构损伤检测方法及系统,包括:采集结构损伤的二维图像和三维点云;利用深度学习模型对二维图像进行分割,得到分割图像;将三维点云的三维坐标映射到图像坐标,建立三维点云与分割图像像素之间的对应关系,依据分割图像中每个像素的分割结果获取对应三维点云的损伤类别标签;根据三维点云的损伤类别标签,根据损伤的几何特性分别提取裂缝和面状损伤的结构化数据。本发明确保了损伤检测结果的准确性和一致性,有效提升了损伤检测的精度和鲁棒性。
技术关键词
结构损伤检测方法
损伤类别
多模态
裂缝
深度学习模型
视角
标签
面状
图像像素
结构损伤检测系统
多边形
二维图像数据
聚类算法
拉普拉斯
主成分分析法
坐标
三维点云数据
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噪声方差
超参数
点击率
文本
多模态注意力
图像生成方法
计算机程序产品
对象
深度学习模型训练
图像识别系统
多尺度特征融合
多算法融合
多模态
大语言模型
问答系统
判断准则
意图
上下文语义理解