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公开(公告)号:CN118736353B
公开(公告)日:2024-11-22
申请号:CN202411233630.3
申请日:2024-09-04
Applicant: 湘潭大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于动态密集堆栈特征金字塔的隧道裂缝识别方法,涉及隧道裂缝识别方法技术领域,具体为:S1,对获取的裂缝图像进行预处理;S2,构建多层块内自关注网络的主干网络和残差分支网络;S3,计算自注意力,使用残差思想融合多层块内自关注网络块输出;S4,通过动态密集堆栈特征金字塔提取特征值;步骤S4包括:主干网络为多路径带特征图,路径之间通过横向连接相互交织,形成并行的动态密集堆栈特征金字塔网格;对主干网络的特征层次结构进行降维处理,生成多个动态密集堆栈金字塔路径;采样特征融合输出特征图进行识别。本发明的识别算法,通过数据采集、预处理和深度学习网络的构建,提高隧道裂缝识别的精确度和实时性。
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公开(公告)号:CN118736353A
公开(公告)日:2024-10-01
申请号:CN202411233630.3
申请日:2024-09-04
Applicant: 湘潭大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于动态密集堆栈特征金字塔的隧道裂缝识别算法,涉及隧道裂缝识别算法技术领域,具体为:S1,对获取的裂缝图像进行预处理;S2,构建多层块内自关注网络的主干网络和残差分支网络;S3,计算自注意力,使用残差思想融合多层块内自关注网络块输出;S4,通过动态密集堆栈特征金字塔提取特征值;步骤S4包括:主干网络为多路径带特征图,路径之间通过横向连接相互交织,形成并行的动态密集堆栈特征金字塔网格;对主干网络的特征层次结构进行降维处理,生成多个动态密集堆栈金字塔路径;采样特征融合输出特征图进行识别。本发明的识别算法,通过数据采集、预处理和深度学习网络的构建,提高隧道裂缝识别的精确度和实时性。
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