[发明专利]一种桥梁裂缝的检测方法及检测装置在审
| 申请号： | 201910620068.2 | 申请日： | 2019-07-10 |
| 公开（公告）号： | CN110533629A | 公开（公告）日： | 2019-12-03 |
| 发明（设计）人： | 赵健康;刘传奇;吴向东;董星煜;徐立成 | 申请（专利权）人： | 湖南交工智能技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 44280 深圳市威世博知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 钟子敏<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 410000 湖南省长沙市天心区芙*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种桥梁裂缝的检测方法及检测装置。该检测方法包括获取采集图片，对采集图片进行数据扩充，并制作训练样本集和测试样本集；构建全卷积神经网络；通过训练样本集对全卷积神经网络进行训练得到训练好的全卷积神经网络；将测试样本集输入训练好的全卷积神经网络对桥梁裂缝进行第一次确认；运用贝叶斯决策理论对桥梁裂缝进行第二次确认。通过此种方式不仅可以提升桥梁裂缝检测的速度，还可以提升桥梁裂缝检测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 桥梁裂缝 卷积神经网络 测试样本集 训练样本集 检测 采集 检测装置 决策理论 数据扩充 贝叶斯 构建 图片 申请 制作 | ||
【主权项】：
1.一种桥梁裂缝的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：/n获取采集图片，对所述采集图片进行数据扩充，并制作训练样本集和测试样本集；/n构建全卷积神经网络；/n通过所述训练样本集对所述全卷积神经网络进行训练得到训练好的全卷积神经网络；/n将所述测试样本集输入所述训练好的全卷积神经网络对桥梁裂缝进行第一次确认；/n运用贝叶斯决策理论对所述桥梁裂缝进行第二次确认。/n
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