基于深度学习的高铁雨棚钢结构腐蚀图像识别与评估方法

本发明公开了基于深度学习的高铁雨棚钢结构腐蚀图像识别与评估方法，包括如下步骤：获取多视角图像并标定，组织为观测序列；对观测序列进行归一化与质量校核，提取状态向量与观测驱动向量；在哈密顿神经网络中构造能量函数与结构矩阵，采推进状态向量时间演化，得到演化后的腐蚀状态向量；将演化结果输入解码器，生成像素级腐蚀掩膜与边界位置，获得腐蚀分割结果；基于分割结果判别腐蚀类型，计算腐蚀严重度指数并分级；利用时间演化对严重度指数进行外推预测，输出预计维修时间窗口与优先级，最终生成检测报告。本发明通过引入哈密顿神经网络实现钢结构腐蚀的识别、分级与演化预测，提升了检测的稳定性和工程可用性。