公开(公告)号：CN118781148A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410793040.X

申请日：2024-06-19

Applicant: 浙江大学

Inventor： 俞智超 ,  曹安达 ,  王佳 ,  宋明黎

IPC: G06T7/194 ,  G06T7/13 ,  G06T7/12 ,  G06T7/00 ,  G06T5/20 ,  G06T5/40 ,  G06T5/50 ,  G06T5/60 ,  G06T5/70 ,  G06T5/90 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 基于扩散模型的混凝土大坝裂缝抠图方法和系统，其方法包括：1)预处理水利大坝图像；2)编码混凝土大坝裂缝特征；3)使用扩散网络去除图像噪声获取裂缝的边界特征；4)结合已知区域调整预测裂缝边界特征；5)后处理大坝图像裂缝分割结果。本发明利用一个裂缝边界特征提取模块获取基础的裂缝边缘信息，以Trimap的形式来指导模型的训练方向，使模型更快拟合到全局最优点，接着使用扩散还原裂缝边界特征模块实现从粗略的Trimap中获取到精细化的抠图结果，再通过一个裂缝边界预测纠正模块，结合标注的信息，使模型更加关注于前景裂缝区域而非背景区域，获得更准确的特征表示方式，提高检测精度，减少漏检情况，从而提升模型的整体性能。

公开(公告)号：CN118736226A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410852379.2

申请日：2024-06-28

Applicant: 浙江大学

Inventor： 冯尊磊 ,  王佳 ,  俞智超 ,  曹安达 ,  孙立 ,  宋明黎

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06V10/764 ,  G06V10/25 ,  G06N3/09 ,  G06N3/0455

Abstract: 基于通用分割大模型的少样本大坝裂缝分割方法和系统，其方法包括：1)构建大坝裂缝分割数据集；2)训练裂缝图像分割器；3)编码有效提示信息；4)获取裂缝分割掩码。该方法结合传统的分割模型和通用分割大模型SAM的优点，在U‑Net架构的网络模型仅需要通过少量裂缝样本使其获得初步的裂缝识别能力，作为前置的通用裂缝分割器。随后将该训练完成的分割器获取的裂缝信息作为提示信息输入SAM的编码器中，通过编码器过滤无效信息整合有效信息获得提示信息的编码向量，和图像向量一起输入编码器中获取精确的裂缝掩码。本发明的方法克服了目前基于裂缝数据有监督训练的图像分割方法在样本不足的情况下往往难以达到最优效果且鲁棒性不高，进行迁移时效果不佳的问题，利用传统的分割模型和通用分割大模型SAM相结合，获取有效提示信息，提高了大坝裂缝分割方法的准确性、检出率和鲁棒性。

公开(公告)号：CN117475140A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311537782.8

申请日：2023-11-17

Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 ,  浙江大学

Inventor： 孙辅庭 ,  龚士林 ,  黄维 ,  曹安达 ,  刘西军 ,  田振宇 ,  李倩 ,  孙立 ,  宋明黎

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0442

Abstract: 基于长短期记忆网络的混凝土大坝裂缝检测方法和系统，包括以下步骤：1)图像预处理与切片网格划分；2)切片遍历并找到裂缝首部切片；3)组成裂缝切片序列；4)提取裂缝序列特征并对序列末端切片进行预测5)确定下一个目标裂缝切片的位置。利用裂缝邻域连续切片之间的连续性和方向性，结合LSTM在序列预测上的优势，提高检测精度，减少漏检情况，从而提升整体检测性能。本发明的方法克服了传统方法定位不准确和感受野小的问题，并且利用裂缝的连续性特征，提高了混凝土大坝裂缝检测的准确性和稳定性。