摘要
本发明公开了一种基于迁移学习的工程结构裂缝识别方法,涉及模型应用技术领域。本发明通过使用各种裂缝相关的数据集,包括不同的工程结构类型(如建筑物、桥梁、道路等)和不同材质(如混凝土、钢材等)的裂缝数据,该预训练模型能学习到更广泛的特征。这样的特征覆盖度使得模型更能适应各种可能的实际应用场景,提高了模型的泛化能力;多样化的训练数据有助于提升模型对于裂缝检测的敏感性和准确性。裂缝的形状、大小和模式在不同材料和结构中有所不同,综合这些变化进行学习,可以使得模型对裂缝的识别更加鲁棒,减少因环境变化或裂缝特性差异引起的误识别。
技术关键词
裂缝识别方法
检测网络模型
场景
轮廓识别
注意力机制
采样模块
输出特征
空间特征提取
优化器
数据
参数
图像
网络架构
边缘检测
滑动窗口
阶段
上采样
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缺陷检测系统
滤清器
神经网络模型
图像融合算法
非暂态计算机可读存储介质
分辨率方法
语义特征
特征提取模块
网络恢复
影像
问答模型
答案
模型训练方法
问答方法
主成分分析法