公开(公告)号：CN117934473B

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410332734.3

申请日：2024-03-22

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 钟剑丹 ,  詹裕浩 ,  陈春衫 ,  李英祥 ,  李铭哲 ,  刘苈乐 ,  姜虹羽 ,  刘凌峰 ,  黄鹏程

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的公路隧道表观裂缝检测方法，属于图像数据处理技术领域，包括构造数据集；构造包含LKA层、SCA层的S‑LKA网络；选取一目标检测网络，用S‑LKA网络替换骨干网络中的C3模块，得到一基于S‑LKA注意力的目标检测网络，并用数据集训练得到目标识别模型；从公路和隧道表面获取待识别的裂缝图像，输入目标识别模型中进行目标识别。本发明在保持特征图分辨率并且提高感受野的同时，能够更好地适应背景复杂、干扰较多的裂缝对象，结合两种注意力机制可以有效解决复杂背景下道路裂缝难检测的问题，提高了道路裂缝检测精度。

公开(公告)号：CN117934473A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410332734.3

申请日：2024-03-22

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 钟剑丹 ,  詹裕浩 ,  陈春衫 ,  李英祥 ,  李铭哲 ,  刘苈乐 ,  姜虹羽 ,  刘凌峰 ,  黄鹏程

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的公路隧道表观裂缝检测方法，属于图像数据处理技术领域，包括构造数据集；构造包含LKA层、SCA层的S‑LKA网络；选取一目标检测网络，用S‑LKA网络替换骨干网络中的C3模块，得到一基于S‑LKA注意力的目标检测网络，并用数据集训练得到目标识别模型；从公路和隧道表面获取待识别的裂缝图像，输入目标识别模型中进行目标识别。本发明在保持特征图分辨率并且提高感受野的同时，能够更好地适应背景复杂、干扰较多的裂缝对象，结合两种注意力机制可以有效解决复杂背景下道路裂缝难检测的问题，提高了道路裂缝检测精度。

公开(公告)号：CN220650659U

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202321664704.X

申请日：2023-06-28

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 黄鹏程 ,  刘苈乐 ,  汪银 ,  方志 ,  钟剑丹

IPC: G01N33/38

Abstract: 本实用新型公开了桥梁隧道混凝土表面裂缝检测装置，主要涉及裂缝检测装置技术领域。包括检测仪，所述检测仪的上端两侧均安装有连接线，所述连接线远离检测仪的一端均安装有检测头，所述检测仪的一侧设有调节装置，所述调节装置包括固定条，所述固定条的一端与检测仪的表面固定连接，所述检测仪表面远离固定条的一端固定连接有辅助条。本实用新型的有益效果在于：解决了在对梁隧道混凝土表面裂缝检测时，通常需要使用检测仪进行操作使用，而对整个检测仪检测使用时，由于检测仪整体无支撑固定装置，从而不方便对检测仪的位置进行固定限位，在对检测仪上的检测头进行拿放时较为不便，进而导致不方便快捷地对检测仪进行使用的问题。