公开(公告)号：CN115439763A

公开(公告)日：2022-12-06

申请号：CN202210960331.4

申请日：2022-08-11

Applicant: 长江空间信息技术工程有限公司(武汉) ,  中国三峡建工(集团)有限公司 ,  恩施清江大龙潭水电开发有限公司 ,  国家能源集团江西电力有限公司万安水力发电厂

Inventor： 柯丰恺 ,  伍中华 ,  黄涛 ,  罗兵 ,  廖东晓 ,  李圣田 ,  王成 ,  龚武 ,  张克斌 ,  陈旭 ,  郭雪东 ,  何涛

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv5模型的水工程表面裂缝检测方法。它包括如下步骤，步骤一：采用无人机采集水工程表面图像；步骤二：根据采集图像，进行图像增强，扩充数据集；采用图像预处理模块处理所获得的采集图像，步骤三：标注裂缝样本图像，并建立模型训练集、验证集、测试集；将这些数据集分类为YOLOv5模型的训练集、验证集、测试集；步骤四：根据应用需求，完成指定模型训练任务；利用训练集对YOLOv5模型进行训练、采用验证集对YOLOv5模型进行验证，以获得训练过程中最优的YOLOv5模型；步骤五：采用测试集进行测试，应用模型至实际工程项目中。本发明具有提高缺陷检测精度和效率的优点。

公开(公告)号：CN117830826A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202311591646.7

申请日：2023-11-27

Applicant: 长江空间信息技术工程有限公司(武汉) ,  长江勘测规划设计研究有限责任公司

Inventor： 柯丰恺 ,  钟良 ,  葛培清 ,  王成 ,  熊爽 ,  彭海剑 ,  段锦章 ,  胡岑

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/17 ,  G06V20/70 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于无人机的混凝土大坝表面细长裂缝检测方法。它包括如下步骤，步骤一：采用无人机采集大坝裂缝真实数据集；步骤二：收集网上裂缝的开源数据集；步骤三：裁剪开源图片至同等大小，并进行标注和建立训练集、测试集；步骤四：在YOLOv5融入SENet模型；步骤五：选择YOLOv5模型，完成训练任务；步骤六：将部分真实图片裁剪并标注，建立训练集、测试集；步骤七：对模型再次训练和测试，根据实际需求调整超参数；步骤八：将最终调试好的YOLOv5模型输入步骤一中的原始无人机图片，输出检测结果。本发明克服了现有技术检测准确度和检测效率低的缺点；具有提高缺陷检测精度和效率的优点。

公开(公告)号：CN116862856A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310796111.7

申请日：2023-07-01

Applicant: 长江空间信息技术工程有限公司(武汉)

Inventor： 柯丰恺 ,  钟良 ,  王成 ,  彭海剑 ,  熊爽 ,  段锦章 ,  胡岑 ,  杨俊

IPC: G06T7/00 ,  G06V20/17 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了一种基于改进的YOLOv5模型的混凝土大坝表面裂缝检测系统。它包括图像采集模块、数据集搭建模块、模型训练模块和模型调整模块；数据集搭建模块用于在模型初训练时，提供开源裂缝图像数据集，图像分辨率调节，数据集拆分功能；在模型精训练时，提供图像分块，裂缝标记，数据集拆分功能；模型训练模块包括YOLOv5模型选型、利用开源数据集的初步训练、真实数据集精训练以及保存模型的权重参数；网络模型调整模块在应用测试集图像时，用于自主调整模型超参数；在应用原始无人机图像时，用于图像裁剪和拼接。本发明具有提高裂缝检测自动化以及准确率的优点。本发明还公开了基于改进的YOLOv5模型的混凝土大坝表面裂缝检测系统的检测方法。