基于深度学习的混凝土结构表面裂缝智能检测系统

本发明公开了基于深度学习的混凝土结构表面裂缝智能检测系统，涉及智能检测技术领域，在统一硬件时钟触发下，采集混凝土结构表面的可见光图像序列和可见光图像序列对应的红外温度场矩阵，从可见光图像序列中计算出表面全场位移场，并计算表面全场位移场对时间的一阶偏导，获取表面物质点运动速度场，从表面物质点运动速度场和红外温度场矩阵中提取速度高值坐标集与空间温度梯度极值坐标集输入特征融合网络，输出融合特征数据，根据特征融合网络输出的融合特征数据，计算并输出裂缝演化检测结果，通过约束空间匹配程度有效剔除了静止伪影干扰，实现了对裂缝几何宽度与空间温度异常强度的定量输出，解决了现有技术无法判断裂缝扩展活跃状态的难题。