一种基于像素级深度学习的混凝土坝表面裂缝检测方法

    公开(公告)号:CN116485717B

    公开(公告)日:2024-03-12

    申请号:CN202310223406.5

    申请日:2023-03-09

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 一种基于像素级深度学习的混凝土坝表面裂缝检测方法,包括以下步骤:步骤1:获取混凝土坝表面裂缝图像和两阶段迁移学习训练方式;步骤2:构建大坝裂缝检测模型;步骤3:采用大坝裂缝检测模型对混凝土坝表面裂缝图像中的每个像素点进行识别,并获取混凝土坝的裂缝形状检测结果。本发明的目的是为了解决现有技术存在的坝面数据图像采集困难、数据标注人工成本高,使大坝裂缝数据集缺乏导致模型训练欠拟合、不充分、检测精度低以及现有方法对微小裂缝所占的像素点少、裂缝与周边环境对比度低,导致模型对坝面裂缝特征信息提取能力弱、细小裂缝分割能力弱、像素准确率低的技术问题,而提供的一种基于像素级深度学习的混凝土坝表面裂缝检测方法。

    一种基于像素级深度学习的混凝土坝表面裂缝检测方法

    公开(公告)号:CN116485717A

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202310223406.5

    申请日:2023-03-09

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 一种基于像素级深度学习的混凝土坝表面裂缝检测方法,包括以下步骤:步骤1:获取混凝土坝表面裂缝图像和两阶段迁移学习训练方式;步骤2:构建大坝裂缝检测模型;步骤3:采用大坝裂缝检测模型对混凝土坝表面裂缝图像中的每个像素点进行识别,并获取混凝土坝的裂缝形状检测结果。本发明的目的是为了解决现有技术存在的坝面数据图像采集困难、数据标注人工成本高,使大坝裂缝数据集缺乏导致模型训练欠拟合、不充分、检测精度低以及现有方法对微小裂缝所占的像素点少、裂缝与周边环境对比度低,导致模型对坝面裂缝特征信息提取能力弱、细小裂缝分割能力弱、像素准确率低的技术问题,而提供的一种基于像素级深度学习的混凝土坝表面裂缝检测方法。

    一种基于智能无人机的大坝裂缝检测方法

    公开(公告)号:CN116433580A

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310098296.4

    申请日:2023-02-10

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 本发明提供一种基于智能无人机的大坝裂缝检测方法,包括如下步骤:一、数据集构建:利用无人机对大坝表面拍摄工程真实情况下裂缝图片或录制视频,将拍摄到的视频进行分帧得到裂缝图像,获得数据集;二、大坝裂缝检测模型构建;三、大坝裂缝检测模型权重转化;四、计算处理器边缘部署:在一台主机实现计算处理器的镜像烧录,再将步骤三处理后的模型进行迁移部署;五、无人机大坝表面裂缝检测:将计算处理器搭载在智能无人机上,智能无人机航拍过程中,将拍摄到的视频图像直接输入至经过部署后的计算处理器中进行处理,通过GE‑YOLOv5检测出大坝表面裂缝。该检测方法通过对YOLOv5进行了修改,提高裂缝检测的准确率和效率,能够实现实时检测。

    一种可快速安装拆卸的预制泵站

    公开(公告)号:CN220580170U

    公开(公告)日:2024-03-12

    申请号:CN202321565428.1

    申请日:2023-06-19

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 本实用新型公开一种可快速安装拆卸的预制泵站,包括预制泵站本体,在预制泵站本体上设有排水口,在排水口上滑动连接有过滤网,过滤网上设有多个插接块,排水口上设有与插接块相配合的插接槽,插接块滑动连接卡接块,插接槽内转动连接阻挡板,在排水口上设有按压杆,所述按压杆一端穿过插接槽侧壁抵接阻挡板;本实用新型解决了现有泵站更换滤网时过于繁琐的问题,可以快速地对过滤网进行安装拆卸,减少维护人员在泵站的时长,提高维护人员工作时的舒适度。

    一种补光无人机
    5.
    实用新型

    公开(公告)号:CN219115738U

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN202320088001.0

    申请日:2023-01-30

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 一种补光无人机,包括机体,机体内设有控制器,在机体下端装配有脚架和云台,云台上安装有摄像头,在摄像头两侧脚架上分别连接有支架,支架上装配有第一数字舵机,第一数字舵机转轴上安装有灯架,手电筒装配在灯架上,第一数字舵机电性连接控制器输出端。本实用新型解决无人机在阴天或光线不足的阴影区域拍摄得到的照片模糊、噪点大的问题。

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