公开(公告)号：CN118351094A

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202410526103.5

申请日：2024-04-29

Applicant: 福建农林大学

Inventor： 刘景良 ,  徐诗涵 ,  廖飞宇 ,  黄勇贵 ,  郑文婷

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开一种基于改进YOLOv5模型的清水混凝土表面气泡缺陷目标检测方法，包括：1)收集目标数据集，包括通过网络查找、浇筑试块和现场采集，将其整理成清水混凝土表面气泡数据集；2)标记目标数据集，并将其划分为训练集、验证集和测试集；3)以YOLOv5模型为基础，对其进行改进，构建清水混凝土表面气泡缺陷目标检测模型；4)利用训练集和验证集对该模型进行训练和调参，直至模型的损失函数收敛，得到训练好的目标检测模型；5)将测试集的图像输入训练好的模型进行目标检测，输出模型检测结果。本发明通过对YOLOv5模型的改进，构建适用于混凝土表面气泡小目标检测的模型，利用该模型进行目标检测，能够提高小目标的检测能力，进一步提升检测精度。

公开(公告)号：CN118691822A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202410901154.1

申请日：2024-07-05

Applicant: 福建农林大学

Inventor： 徐诗涵 ,  刘景良 ,  郑文婷 ,  陈榕 ,  梁宇斌

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06T7/62

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv5模型量化清水混凝土表面气泡缺陷的语义分割方法，具体包含以下步骤：建立清水混凝土表面气泡缺陷的语义分割数据集；标记语义分割数据集，并将所述数据集划分为训练集、验证集；构建用于清水混凝土结构表面气泡缺陷识别的深度学习语义分割模型；训练和验证构建的语义分割模型；采用验证后的语义分割模型进行量化识别气泡缺陷；提取识别出图像中气泡缺陷的最大直径及面积。该方法无需昂贵的检测设备，模型能够实时量化清水混凝土表面气泡缺陷的程度。