[发明专利]一种基于深度学习的路面裂缝快速识别方法有效
| 申请号： | 201911385351.8 | 申请日： | 2019-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN111126505B | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 曹丹丹;彭勃;王俊涛;侯越;杨湛宁;陈逸涵 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/764;G06V10/26;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的路面裂缝快速识别方法，首先调整现场照片的大小，其次，调整现场图片的曝光。原始的现场照片光照不均匀，必须对不均匀的曝光进行处理才能实现现场图像的遮挡效果。利用基于灰度分布的像素强度值的直方图来拟合灰度像素值的分布。用基于上一步的均值的阈值方法来实现二进制颜色可视化。如果像素值大于阈值，则将其设置为背景。采用基于连接构件的方法使裂缝形状增强。应用连接工具去噪。搜索图中所有连接的对象，并检查裂缝形状的面积。如果裂缝形状的面积小于阈值，则认为是噪声。如果裂缝形状的面积大于阈值，则视为裂缝。最后，调整CNN输入，并应用扩张和侵蚀重新连接裂缝。调整CNN超参数，确定最优CNN框架。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 路面 裂缝 快速 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京工业大学，未经北京工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201911385351.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
