- 专利标题: 一种复杂工况下掌子面图像提取方法
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申请号: CN202410860568.4申请日: 2024-06-28
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公开(公告)号: CN118982642A公开(公告)日: 2024-11-19
- 发明人: 孙俊龙 , 张安林 , 张茹 , 张泽天 , 任利 , 谢晶 , 张志龙 , 肖坤 , 严志伟 , 罗子文 , 王梦妮
- 申请人: 四川大学
- 申请人地址: 四川省成都市一环路南一段24号
- 专利权人: 四川大学
- 当前专利权人: 四川大学
- 当前专利权人地址: 四川省成都市一环路南一段24号
- 代理机构: 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870专利代理师李蕊
- 主分类号: G06V10/22
- IPC分类号: G06V10/22 ; G06V20/70 ; G06V10/774 ; G06V10/82 ; G06V10/26 ; G06N3/0464 ; G06N3/08
摘要:
本发明提供了一种复杂工况下掌子面图像提取方法,属于地下工程掌子面图像识别技术领域。该方法包括采集复杂工况下施工现场的掌子面图像,并对掌子面图像进行标注;将经标注后的掌子面图像划分为训练集和测试集;利用训练集对U‑net卷积神经网络模型进行训练,并利用测试集对已训练的U‑net卷积神经网络模型进行测试,获取最优U‑net卷积神经网络模型;利用最优U‑net卷积神经网络模型,对施工现场采集的新的掌子面图像进行提取,得到掌子面区域,完成复杂工况下掌子面图像的提取。本发明解决了无法在复杂工况下有效提取掌子面图像的问题。