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公开(公告)号:CN116309485A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310294886.4
申请日:2023-03-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及路面裂缝检测技术领域,具体涉及一种改进UNet网络结构的路面裂缝检测方法,对现有的UNet网络结构进行改进,将多个中间节点、多尺度跳跃连接结构以及通道和空间注意力机制等模块融入网络,使用真实路面图像进行训练和测试,获得符合要求的网络模型和参数,最后对待检测图像进行裂缝检测。本发明解决了以下三个技术问题,一是裂缝图像背景复杂噪声多,难以提取特征的问题;二是裂缝检测算法只使用单一层次特征,可能丢失细节的问题;三是网络忽视裂缝语义特征与细节特征信息,造成性能下降的问题;最终提升了裂缝检测的准确率,改善了现有技术的缺陷。
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公开(公告)号:CN115170783A
公开(公告)日:2022-10-11
申请号:CN202210745004.7
申请日:2022-06-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/10
Abstract: 本发明涉及图像数据处理技术领域,具体涉及一种使用街景图像的快速公路路面裂缝检测方法,包括对获取的街景图像进行预处理,得到训练集和测试集;利用训练集使用VGG‑16网络结构对二分类器模型进行改进,得到改进二分类器模型;基于U‑Net网络结构将U形裂缝分割网络进行改进后集成改进二分类器模型,得到街景图像裂缝分割网络;使用训练集和测试集对街景图像裂缝分割网络进行训练和测试,得到最优裂缝分割网络;将待检测路线图像输入最优裂缝分割网络,得到裂缝检测结果,本发明通过最优裂缝分割网络在街景图像中进行学习,提高了对待检测路线图像的检测精确度,解决了现有的图像处理的算法单一,导致裂缝检测精确度低的问题。
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公开(公告)号:CN114638802A
公开(公告)日:2022-06-17
申请号:CN202210253650.1
申请日:2022-03-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及道路检测技术领域,具体涉及一种改进FPHBN网络结构的路面裂缝检测方法,包括采集路面图像集;筛选路面图像集中含有裂缝的图像,将其裁剪成256×256的固定尺寸后进行标注得到GroundTrue数据,用以构建训练集和测试集;调整FPHBN模型及参数,用DeepCrack数据集对改进后的FPHBN模型进行训练;将采集到的路面裂缝图像放入训练后的FPHBN模型中进行测试,若测试结果不合格则调整FPHBN模型结构和参数重新训练,直至测试合格;利用测试合格的FPHBN模型对裂缝图像进行分类和损害程度的评估;通过改进的FPHBN网络结构,并整合空间注意力机制到特征金字塔模块,能够实现在复杂的背景环境中准确地检测出路面裂缝。
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公开(公告)号:CN111445446B
公开(公告)日:2022-05-10
申请号:CN202010182203.2
申请日:2020-03-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的U‑net的混凝土表面裂缝检测方法,包括:获取待检测图像;利用预先训练好的基于改进的U‑net裂缝检测模型对待检测图像中的像素进行分类,得到分类结果;所述分类结果包括背景像素和裂缝像素。本发明提供一种基于改进的U‑net网络结构的裂缝自动化检测方法,能够实现完全依靠深度模型自动提取裂缝特征,实现混凝土裂缝的自动快速检测。
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公开(公告)号:CN113222904A
公开(公告)日:2021-08-06
申请号:CN202110432301.1
申请日:2021-04-21
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种改进PoolNet网络结构的混凝土路面裂缝检测方法,获取路面图像集,并筛选出具有裂缝的路面图像;基于仿射变换和非刚体变换,对所述路面图像以及对应的标注进行数据增强处理;将数据增强后的训练集输入改进PoolNet网络结构进行训练,直至迭代次数达到指定阈值或者性能指标满足应用要求,完成训练;基于测试集判断改进PoolNet网络结构是否满足应用要求,若满足,则保存改进PoolNet网络结构,若不满足,则修改数据增强和训练环境的超参数重新进行训练;使用训练好的模型进行路面裂缝检测,并对提取得到的路面裂缝使用基于连通域标记分类算法,对裂缝进行分类和严重程度的评估,准确地检测路面裂缝。
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公开(公告)号:CN107154040B
公开(公告)日:2021-03-23
申请号:CN201710315833.0
申请日:2017-05-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种隧道衬砌表面图像裂缝检测方法,主要解决现有技术中存在的未考虑隧道砼衬砌结构的特殊结构环境的问题,通过采用对待处理图像进行图像畸变校正及使用Mask差值匀光法进行匀光处理,输出预处理图像;对预处理图像预提取裂缝像素点,根据提取的裂缝像素点标记渗流种子点坐标,生成渗流种子点地图;根据渗流种子点地图,提取渗流种子点地图对应待处理图像坐标位置像素点作为渗流种子点,进行点渗流,采取加速条件下的二次渗流处理,检测出裂缝相似目标;对初裂缝检测结果进行裂缝细化及裂缝断裂连接,去除衬砌接缝,去除背景噪声的技术方案,较好的解决了该问题,可用于公路隧道的衬砌表面图像检测中。
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公开(公告)号:CN107133913B
公开(公告)日:2020-12-01
申请号:CN201710315840.0
申请日:2017-05-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种具有自动矫直的图像拼接方法,主要解决现有技术中存在的倾斜扭曲现象的技术问题,通过使用A‑KAZE算法对目标图像及参考图像进行特征点提取;匹配特征点,完成图像配准;使用融合算法进行图像融合,得到融合图像;对融合图像进行自动矫直,包括:记录融合图像左上、左下、右上和右下4个顶点坐标;设定矫直后的4个顶点坐标,左上顶点及坐下顶点坐标不变,右上和右下坐标分别为(X,a.y),(X,b.y),X为矫直后的全景图长度,令X=MAX(c.x,d.x)‑a.x;建立方程组计算出变换矩阵XM,将变换矩阵XM作用在融合图像并对融合图像进行双线性插值完成图像矫直的技术方案,较好的解决了该问题,可用于图像拼接中。
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公开(公告)号:CN108876740A
公开(公告)日:2018-11-23
申请号:CN201810641019.2
申请日:2018-06-21
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于鬼影去除的多曝光配准方法,解决的是动态场景下融合后图像存在的鬼影现象的技术问题,通过采用包括采用图像配准得到配准后的图像序列,以及根据配准图像序列进行图像融合完成多曝光配准;所述图像融合采用三尺度图像分解得到基础层,中间层及细节层,以及采用构造权重图计算出基础层权重图,中间层权重图及细节层权重图后通过加权融合完成图像融合的技术方案,较好的解决了该问题,可用于图像融合中。
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公开(公告)号:CN108805843A
公开(公告)日:2018-11-13
申请号:CN201810641144.3
申请日:2018-06-21
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06T5/002 , G06T7/0004 , G06T7/12 , G06T2207/30132
Abstract: 本发明涉及一种基于直线段平移和延伸的隧道砼衬砌缝去除算法,解决的是隧道砼衬砌表面衬砌缝对裂缝检测存在干扰的技术问题,通过采用包括步骤1,接收二次渗流模型检测的二值图像,提取显著直线段,得到直线段集合Line;步骤2,对集合Line中的所有直线段进行归类;步骤3,遍历直线段集合Line,根据平移方向准则判定当前直线段的平移方向,根据延伸宽度准则和步骤2中对直线段进行归类的结果判定当前直线段的延伸宽度,然后再对所有直线段进行平移和延伸处理,得到初步结果图像;步骤4,对步骤3所得的初步结果图像进行渗流去噪,并输出最终结果图的技术方案,较好的解决了该问题,可用于隧道裂缝检测相关领域中。
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公开(公告)号:CN107154040A
公开(公告)日:2017-09-12
申请号:CN201710315833.0
申请日:2017-05-08
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06T7/0004 , G06T5/002 , G06T5/005 , G06T5/006 , G06T5/30 , G06T2207/30108
Abstract: 本发明涉及一种隧道衬砌表面图像裂缝检测方法,主要解决现有技术中存在的未考虑隧道砼衬砌结构的特殊结构环境的问题,通过采用对待处理图像进行图像畸变校正及使用Mask差值匀光法进行匀光处理,输出预处理图像;对预处理图像预提取裂缝像素点,根据提取的裂缝像素点标记渗流种子点坐标,生成渗流种子点地图;根据渗流种子点地图,提取渗流种子点地图对应待处理图像坐标位置像素点作为渗流种子点,进行点渗流,采取加速条件下的二次渗流处理,检测出裂缝相似目标;对初裂缝检测结果进行裂缝细化及裂缝断裂连接,去除衬砌接缝,去除背景噪声的技术方案,较好的解决了该问题,可用于公路隧道的衬砌表面图像检测中。
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