公开(公告)号：CN119478522A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411590843.1

申请日：2024-11-08

Applicant: 东南大学

Inventor： 万春风 ,  喻言 ,  葛恩生 ,  杨才千 ,  高帅 ,  李璞玉 ,  缪长青

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明涉及一种基于轻量级全卷积残差网络的结构多病害识别方法，包括以下步骤：获取单病害的图像，设定图像尺寸，并对每个图像样本进行标记，生成单病害数据集；对单病害数据集中的图像进行预处理，通过交叉混叠生成多种病害共存的复合病害样本图像，构建多病害数据集；搭建全卷积残差网络模型，设定超参数并采用Adam优化算法与分类交叉熵损失函数对网络进行训练；利用训练完成的全卷积残差网络进行结构病害识别，实现对多种病害的同时快速、准确识别。与现有技术相比，本发明能够在多种病害共存的情况下高效识别各类病害，克服了传统方法只能识别单一病害的局限性，具有显著的实用价值和良好的应用效果。