摘要
本发明公开了一种隧道裂纹病害安全监测方法,所述监测方法包括:S1:通过高分辨率工业相机对隧道内壁进行全方位图像采集,并对所采集的图像进行预处理;其中,所述预处理包括图像分块处理、图像拼接与融合以及图像增强处理;S2:将预处理后的图像传输到裂纹检测模块内;其中,所述裂纹检测模块采用改进的U‑Net模型;S3:判断隧道是否存在裂纹病害。本发明的优点是:显著提升隧道病害检测的自动化水平和准确率,降低人工巡检成本,实现隧道运营安全的智能化管理,最终达到提高检修效率、降低维护成本、保障行车安全的目标。
技术关键词
监测方法
编码器
裂纹
解码器
非局部均值去噪算法
深度学习超分辨率
图像拼接
归一化模块
图像增强
病害特征
抑制图像噪声
隧道病害检测
多尺度特征融合
上采样
滑动窗口机制
工业相机
分块
分辨率提升
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光伏设备
故障监测方法
机器自学习
光照
储能系统
预训练语言模型
样本
模型训练方法
响应预测方法
三联
数据输出装置
多模态数据采集
数据采集设备
全景图
工况监测系统