摘要
本申请实施例公开了一种桥梁裂缝宽度监测方法,方法包括获取桥梁表面的连续视频图像;利用目标检测模型,生成裂缝的像素级分割掩膜图;在对目标检测模型进行预训练时,通过光流计算算法提取第一数据集中相邻帧之间的光流特征,并将光流特征与图像特征进行深度融合;基于裂缝分割掩模图提取裂缝的轮廓像素点,获得裂缝的宽度变化信息与宽度变换速率;根据宽度变化信息和宽度变换速率,利用时间序列预测模型对裂缝宽度变化进行趋势预测,获得裂缝宽度变化的预测结果;在时间序列预测模型的训练过程中,设计基础模型和复杂性捕捉模块,使用加权融合策略优化主模型权重。本申请通过对裂缝的识别和预测,实现高效精准的裂缝宽度监测。
技术关键词
时间序列预测模型
分割掩模
光流特征
桥梁裂缝
样本
桥梁表面
多层卷积神经网络
桥梁健康状态
图像梯度信息
像素点
图像特征识别
监测方法
基础
视频图像特征
速率
数据
轮廓
系统为您推荐了相关专利信息
消息
跨模态
梯度下降算法
Apriori算法
样本
异常识别方法
跨度桥梁
自动化质量检查
分布式协作
生成对抗网络
车辆续驶里程
神经网络模型
动力电池
加速踏板信号
档位
样本
生成式对抗网络
网络结构
故障诊断模型
生成对抗网络模型
自动点名方法
会议终端
音视频
执行语音识别
视频分析