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기록
一种基于深度学习的结构表面裂缝检测与量化分析系统
발명유효
1조회수
7청구항 · 1 독립항
§ Ⅰ
개요
발명자
路沙沙; 关欣怡; 尹航; 蒙秋莎; 金佳旭; 房甜豹; 连日昌; 刘世洋; 李芳
IPC 분류
G06T 7/00 (2017.01)G06T 5/40 (2006.01)G06T 5/90 (2024.01)G06T 7/11 (2017.01)G06T 7/136 (2017.01)G06V 10/20 (2022.01)G06V 10/26 (2022.01)G06V 10/28 (2022.01)G06V 10/34 (2022.01)G06V 10/44 (2022.01)G06V 10/82 (2022.01)G06V 10/94 (2022.01)G06N 3/045 (2023.01)G06N 3/0464 (2023.01)G06N 3/0495 (2023.01)
本发明公开了一种基于深度学习的结构表面裂缝检测与量化分析系统，涉及计算机视觉、深度学习和结构健康监测交叉领域。系统采用多阶段级联架构：首先通过改进的EfficientNet‑B0模型(集成ECA注意力机制和优化MBConv结构)实现裂缝智能识别；然后基于Mask‑RCNN架构完成精确分割；最后结合形态学处理和相机标定技术实现尺寸量化。核心创新点包括：(1)双重注意力机制的轻量化识别模型；(2)CLAHE增强与形态学细化的分割优化；(3)基于骨架化的亚毫米级量化方法。实验结果表明：识别准确率达99.0％，分割IoU约为0.623，宽度量化误差<0.1mm。