公开(公告)号：CN118968288A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202410970930.3

申请日：2024-07-19

Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司

Inventor： 张玉杰 ,  侯士通 ,  李炎 ,  孙伟豪 ,  汪伟 ,  赵闻强

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06V10/771 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明涉及桥梁水下桥墩病害识别技术领域，具体是一种基于深度学习的桥梁水下桥墩病害识别方法、介质及其设备，以提高水下桥梁病害识别的效率和准确度，降低检测成本，保障桥梁的安全运行。技术方案包括以下步骤：S1：获取桥梁水下桥墩的病害图像，构成病害图像初步数据集；S2：对病害图像初步数据集进行分类与标注，得到病害图像标签数据集；S3：将病害图像标签数据集划分为训练集、验证集和测试集，并进行数据扩充；S4：建立基于UNet的UPNet模型；S5：设置UPNet模型的超参数组合值，将训练集和验证集输入UPNet模型进行训练直至验证集损失收敛，获得权重文件；S6：UPNet模型加载权重文件，并利用测试集对UPNet模型进行测试；S7：对桥梁水下桥墩进行病害识别。

公开(公告)号：CN119295824A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411413643.9

申请日：2024-10-11

Applicant: 浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司

Inventor： 张玉杰 ,  侯士通 ,  李炎 ,  李尚 ,  孙伟豪 ,  汪伟 ,  赵闻强 ,  陈阳

IPC: G06V10/764 ,  G06V20/05 ,  G06T7/00 ,  G06V10/26 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明涉及桥梁水下桥墩缺陷检测分类技术领域，具体是一种基于深度学习的桥梁水下桥墩缺陷分类方法、介质及设备，目的是提高缺陷分类的准确性和效率。技术方案包括以下步骤：S1：获取桥梁水下桥墩图像，得到桥墩缺陷初步数据集；S2：对桥墩缺陷初步数据集进行分类与标注，得到桥墩缺陷分类数据集；S3：对桥墩缺陷分类数据集进行数据扩充并划分为训练集和测试集；S4：建立基于深度学习的Res‑Swin‑T模型；S5：设置Res‑Swin‑T模型的超参数组合值，将训练集输入到Res‑Swin‑T模型训练直至模型损失收敛，获得模型权重文件；S6：Res‑Swin‑T模型加载模型权重文件，利用测试集进行测试；S7：对桥梁水下桥墩进行缺陷分类。