公开(公告)号：CN116703856A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310654390.3

申请日：2023-06-02

Applicant: 长江勘测规划设计研究有限责任公司 ,  武汉大学

Inventor： 位敏 ,  袁强强 ,  徐轶 ,  罗俊 ,  苏鑫 ,  周正

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/00 ,  G06T7/11 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于菱形卷积UNet的混凝土大坝表面裂缝检测方法及系统，其中的方法首先对混凝土大坝表面进行图像采集；并对采集到的图像进行标注，得到图像数据集；然后将图像数据集划分为训练集和验证集；再搭建菱形卷积Unet的图像分割网络，接着利用划分得到的训练集对菱形卷积Unet的图像分割网络进行训练，得到训练模型，然后利用验证集对训练模型进行验证，得到算法模型；最后使用算法模型对待检测混凝土表面进行裂缝特征识别，得到裂缝检测结果。本发明解决了现有方法对混凝土大坝表面裂缝形态特征识别不完整、检测精度低的问题，提高了混凝土大坝表面裂缝的检测精度。

公开(公告)号：CN118429799A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410440547.7

申请日：2024-04-12

Applicant: 长江勘测规划设计研究有限责任公司 ,  武汉大学

Inventor： 位敏 ,  袁强强 ,  徐轶 ,  罗俊 ,  苏鑫 ,  周正

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开一种用于混凝土坝表面裂缝检测的边界引导UNet方法，包括如下步骤：S1：对混凝土坝表面进行图像采集，然后对图像中的裂缝进行人工标注，从而得到图像数据集；S2：将标注好的图像数据集分为训练集和验证集；S3：基于经典UNet网络搭建边界引导UNet网络；S4：利用训练集对边界引导UNet网络进行训练，得到训练模型；S5：利用验证集对训练模型进行验证，得到边界引导UNet网络算法模型；S6：使用边界引导UNet网络算法模型对待检测混凝土坝表面图像进行裂缝特征识别，得到裂缝检测结果。本发明在获取混凝土坝表面图像的基础上，通过设计边界引导UNet网络，充分适应混凝土表面裂缝形态特征，提升混凝土坝表面裂缝检测精度。