摘要
本发明涉及图像处理技术领域,公开了一种建筑结构裂缝识别的方法、系统、设备及存储介质,包括采集建筑物外立面裂缝病害的图像数据;对所述图像数据进行预处理,将预处理后的图像数据分为训练集和验证集;构建轻量化LWU‑Net模型,利用所述训练集对所述模型进行训练并利用所述验证集验证模型性能;所述模型用于输出待检测图像是否包含裂缝的识别结果;将任一待检测图像数据输入训练好的所述模型中,输出是否包含裂缝的识别结果;若是,则根据图像参数计算并输出裂缝的实际参数。本发明的优点是:能检测出主流算法不易检测的裂缝,检测精度高;为将来在轻量级设备上实现建筑裂缝检测提供了技术储备。
技术关键词
建筑结构裂缝
通道注意力机制
裂缝病害
分支
裂缝尺寸
建筑裂缝检测
数据处理模块
解码器
更新模型参数
编码器
可读存储介质
建筑物
图像处理技术
电子设备
输出特征
系统为您推荐了相关专利信息
程度检测方法
皮带
撕裂特征
特征提取算法
注意力
图像语义分割模型
设备分割图像
场景语义分割
设备交互方法
空间站设备
语义特征
图像特征提取
数据导入模块
分割系统
肺结节三维分割