摘要
本发明公开了一种可见光与红外图像融合的建筑外墙面缺陷检测方法,包括如下步骤:获取外墙面的可见光图片以及红外图片;匹配可见光图片和红外图片;在可见光图片中标定干扰物以及在红外图片中标定可见光图片中的不可见干扰物;在红外图片中对可见光图片中所标定的干扰物进行二次标定;对红外图片进行去干扰处理;在红外图片以及可见光图片中标定病害;将处理后的红外图片与可见光图片及二者对应的病害标签数据分别输入模型中进行训练并识别;将识别结果进行多模态数据融合,以得到最终病害识别结果。本发明通过红外图像结合可见光图像进行去除干扰,并进行加上掩码处理,再带入模型进行预测,有效提高预测的准确率。
技术关键词
建筑外墙面
缺陷检测方法
图片
多模态数据融合
形态学滤波
对比度
直方图均衡化
深度学习网络
病害特征
标签管理
深度学习模型
可见光图像
标签文件
红外镜头
特征点
打标签
跨模态
系统为您推荐了相关专利信息
缺陷检测方法
超分辨率
缺陷尺寸
彩色图像
多模态
震损结构
生成训练数据
分割方法
计算机执行指令
多尺度特征融合
缺陷检测单元
注意力机制
输电线路缺陷
检测头
光伏电池缺陷