[发明专利]一种基于生成式对抗网络的桥梁裂缝图像障碍物检测与去除的方法

摘要

本发明涉及一种基于生成式对抗网络的桥梁裂缝图像障碍物检测与去除的方法：步骤一、采集多张集障碍物图片后添加标签输入Faster‑RCNN中进行训练；采集多张含有障碍物的裂缝图片并通过Faster‑RCNN对进行障碍物位置标定；步骤二、采集多张无障碍物的裂缝图片通过翻转后以扩增数据集；步骤三、将扩增后数据集输入生成式对抗网络训练裂缝生成模型；步骤四、含有障碍物的裂缝图片的障碍物所在位置进行信息擦除得到受损图像；步骤五、将受损图像输入循环判别修复模型进行迭代后获得修复后的裂缝图像。本发明可准确地检测和去除裂缝图片中的障碍物信息，修复后的裂缝图像较之前峰值信噪比提升了0.6～0.9dB，从而实现了在有限的裂缝数据集条件下，生成大量还原度较高的裂缝图像。

主权项

1.一种基于生成式对抗网络的桥梁裂缝图像障碍物检测与去除的方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、通过图像采集装置采集多张集障碍物图片后，另采集多张含有障碍物的裂缝图片，将所述障碍物图片添加标签后输入Faster‑RCNN中进行训练；通过训练完成的Faster‑RCNN对多张含有障碍物的裂缝图片进行障碍物位置标定，并记录单张含有障碍物的裂缝图片的识别率；步骤二、通过图像采集装置采集多张无障碍物的裂缝图片，通过将每张图片翻转后以扩增无障碍物的裂缝图片的数据集；步骤三、将扩增后的无障碍物的裂缝图片输入深度卷积对抗式生成网络训练裂缝生成模型；步骤四、将所述识别率大于百分之九十的含有障碍物的裂缝图片的障碍物所在位置进行信息擦除，得到受损图像；步骤五、将所述受损图像输入循环判别修复模型进行迭代后获得修复后的裂缝图像；所述循环判别修复模型以所述已训练完成的裂缝生成模型为网络框架。