一种基于深度学习的高精度轻量化斜拉索表观病害分割方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的高精度轻量化斜拉索表观病害分割方法及系统。涉及斜拉桥健康检测技术领域和计算机视觉技术领域，方法包括：步骤1：获取斜拉索表观病害图像；步骤2：对斜拉索表观病害图像进行图像预处理和图像增强方法，得到斜拉索表观病害数据集；步骤3：构建斜拉索表观病害分割模型；步骤4：将斜拉索表观病害数据集输入至斜拉索表观病害分割模型，输出病害分割结果。本发明能够更快速、更精确地分割出斜拉索表观病害。