公开(公告)号：CN111639740A

公开(公告)日：2020-09-08

申请号：CN202010386609.2

申请日：2020-05-09

Applicant: 武汉工程大学 ,  中铁大桥局集团有限公司 ,  中铁大桥科学研究院有限公司

Inventor： 卢涛 ,  周强 ,  王波 ,  吴志毫 ,  王彬 ,  阮小丽 ,  赵训刚 ,  郝晓慧 ,  陈冲 ,  许若波 ,  王宁 ,  郎秀娟 ,  魏博识

IPC: G06M9/00 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于多尺度卷积神经网络的钢筋计数方法，包括：采集成捆钢筋的端部图像；制作训练集；基于多尺度卷积神经网络构建钢筋检测模型，并对训练集中钢筋的端部图像进行浅层、中层、深层三个尺度的特征提取，然后将顶层特征图上采样与底层特征图融合；检测时将钢筋的端部图像划分为多个单元网格，以每一个单元网格为中心，每个单元网格又以得到的深层尺度特征图、新的中层尺度特征图和新的浅层尺度特征图的尺寸为模板，提取图像的特征，并与对应尺寸的特征图模板相比较，得到候选边界框，利用非极大抑制算法得到钢筋的数量。本发明的钢筋计数方法能够准确、快速的统计一堆尺寸不一的钢筋中钢筋的数量，且精度高。

公开(公告)号：CN112651926A

公开(公告)日：2021-04-13

申请号：CN202011412270.5

申请日：2020-12-04

Applicant: 武汉工程大学

Inventor： 卢涛 ,  吴志豪 ,  张彦铎 ,  王彬 ,  王波 ,  陈圆 ,  阮小丽

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G01N21/88 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于递归注意力机制的裂纹检测的方法，包括以下步骤：采集裂纹图片，通过U‑Net的编码部分对裂纹图片进行下采样，得到不同尺度下采样图片的特征信号；将不同尺度下采样图片的特征信号输入到相应的RAM模块中，RAM模块中包含有递归模块，输出相应的下采样特征信号；输入U‑Net的编码部分的l层特征信号和解码部分的l‑1层门控信号；输出U‑Net的编码部分的下采样输出信号和通过门控信号关注得到显著区域的特征信号；构建U‑Net的上采样模块，将RAM模块输出的显著区域的特征信号与通过反卷积得到的上采样的特征信号拼接后进行上采样，得到裂纹检测图片。本发明通过递归残差块和注意力模块，将RAM整合到了裂纹分割的任务中，提高了图像裂纹检测算法的性能。