[发明专利]一种基于全卷积神经网络的隧道大规模铆钉孔提取方法有效
| 申请号： | 202011285066.1 | 申请日： | 2020-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN112270383B | 公开（公告）日： | 2021-11-23 |
| 发明（设计）人： | 汪俊;王洲涛;鲁德宁;谢乾 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/20 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人： | 徐燕 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于全卷积神经网络的隧道大规模铆钉孔提取方法，包括获取地铁隧道点云数据并生成图像；对图像进行预处理，建立并扩充图像数据集，划分训练集和测试集；构建全卷积神经网络并进行训练，得到用于铆钉孔特征提取的全卷积网络模型；基于全卷积网络模型，对测试集样本进行铆钉孔特征提取；将待检测的隧道图像输入全卷积网络模型中，实现图像中铆钉孔结构的自动提取。本发明解决了现有技术中针对地铁隧道大规模铆钉孔结构无法识别定位问题，有效提高了隧道铆钉孔的提取精度，基于准确提取的隧道铆钉孔，可根据不同类别的铆钉孔排列模板进行隧道管片块的分割提取，从而提高隧道结构形变分析准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 隧道 大规模 铆钉 提取 方法 | ||
【主权项】：
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