摘要
本发明公开了一种桥梁典型病害表征方法,涉及桥梁检测技术领域,首先构建劣化病害样本库,建立周边环境模型和桥梁BIM模型;其次利用UE5引擎构建虚拟桥梁场景,并获取虚拟病害样本;再次结合真实与虚拟样本,采用改进双分支生成对抗网络进行数据增强,生成类真劣化样本,扩充真实样本数据;接着运用利用真实样本数据训练后的改进Unet网络对检测图像进行病害区域识别提取;最终将识别结果映射至BIM模型实现三维可视化表征。该方法通过生成对抗网络解决了病害样本不足的难题,利用改进Unet提升了细粒度病害识别精度,实现了桥梁病害从数据采集、智能识别到三维动态展示的全流程数字化表征,显著提高了病害检测的准确性和可视化效果。
技术关键词
掩膜
表征方法
生成对抗网络
图像
解码器
样本
典型
分支
双模态
倾斜摄影模型
桥梁检测技术
数据
无人机
编码器结构
裂缝
桥梁病害
多尺度
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文本生成器
多头注意力机制
多层次特征融合
多模态
双向注意力机制
图像异常检测方法
噪声抑制
补丁
图像编码器
文本编码器
注意力机制
生成对抗网络
图像配准
滤波器
存储计算机可执行指令
服饰设计方法
特征提取模型
编码器
重构模型
属性预测模型