公开(公告)号：CN118628454A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410715226.3

申请日：2024-06-04

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李珂 ,  赵文卓 ,  秦煜 ,  陈增顺 ,  秦凤江

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0495

Abstract: 本发明公开了基于深度神经网络的桥梁混凝土裂缝全流程智能检测方法，包括如下步骤：步骤一：过滤阶段：将待检测图像输入图像过滤神经网络Crack‑Filter，以剔除待检测图像中的假性裂缝图像，并得到真性裂缝图像；步骤二：定位阶段：将真性裂缝图像输入语义分割神经网络Tres‑net，得到裂缝分割骨架特征图，实现裂缝像素级定位，为后续阶段提供无干扰的裂缝信息；步骤三：分类阶段：将裂缝分割骨架特征图输入裂缝图像分类神经网络Crack‑Class，得到裂缝的类别信息，以用于裂缝诊断。本发明针对目前大多数裂缝检测方法仅关注裂缝分割的单一功能，无法满足实际工程中桥梁裂缝检测需要的问题，为桥梁裂缝的工程化检测提供了全流程自动化、智能化、全流程的解决方案，有着重要的工程战略意义。