一种基于深度学习的船舶腐蚀检测方法及系统

本发明涉及船舶腐蚀检测技术领域，具体涉及一种基于深度学习的船舶腐蚀检测方法及系统，步骤一：采用基于Qt的Python工具包来建立原始图像的腐蚀分割数据集，利用EISeg对腐蚀数据集进行标注；步骤二：将原始图像和标注图像按照比例划分为训练集、验证集和测试集，采用多个语义分割模型进行模型训练和验证；步骤三：利用DeepLabV3基于ResNet构建语义分割网络；步骤四：利用DeepLabV3+对压缩四次的初步有效特征层利用并行的空洞卷积；步骤五：对多个语义分割模型进行训练，对图像进行预测。本发明的有益效果：船舶腐蚀检测与评估系统能满足船舶腐蚀检测的任务需求，直观展示腐蚀区域并提供腐蚀率，且可以更换分割模型。工作人员无需花费长时间培训即可掌握此系统的使用方法。