[发明专利]基于改进R-UNet深度学习的透水混凝土孔隙自动识别方法在审
| 申请号： | 202210380643.8 | 申请日： | 2022-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN114897781A | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 张蕊;张华;曹金露;余帆;高张;孙水发;郑子昌 | 申请（专利权）人： | 三峡大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 宜昌市三峡专利事务所 42103 | 代理人： | 吴思高 |
| 地址： | 443002 *** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 基于改进R‑UNet深度学习的透水混凝土孔隙自动识别方法，制备不同集料粒径的透水混凝土试样；对透水混凝土试样进行CT扫描，得到试件的CT切片图像；标准化预处理，形成标准化原始数据集；对标准化原始数据集进行标注；对带真值的标准数据集进行增强处理；提出改进R‑UNet深度学习模型，对改进后的R‑UNet深度学习模型进行训练，得到最优模型；对于亮度异常的图像，提出采用融合图像算法对分割后的图像进行融合；将测试集中的图像输入到最优模型中进行孔隙智能识别与分割，得到孔隙数目、每个孔的面积、孔隙率，同时给出评价结果。本发明方法与传统的手动阈值法相比，在精度和效率上得到大幅提升，且具有更强的鲁棒性和泛化性，完全可以代替目前采用的手动阈值法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 unet 深度 学习 透水 混凝土 孔隙 自动识别 方法 | ||
【主权项】：
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