一种基于深度学习的混凝土缺陷检测方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的混凝土缺陷检测方法及系统，包括从基础设施表面采集包含混凝土缺陷的视频图像序列，并对视频图像序列进行预处理，以得到第一序列；将第一序列输入预先训练好的联合神经网络模型中，以生成包含缺陷位置坐标、类别标签、唯一追踪编号及跨帧轨迹的最终结果，并以可视化标注形式将最终结果叠加至视频图像序列。本申请的基于深度学习的混凝土缺陷检测方法及系统显著提升了混凝土缺陷检测精度与实时性，有效克服传统方法在复杂背景下的漏检、误检问题，并实现了缺陷的像素级分割与跨帧持续追踪。