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一种基于计算机视觉的高精度桥梁表观病害识别方法

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本发明公开了一种基于计算机视觉的高精度桥梁表观病害识别方法：包括图像预处理阶段、仿真图像生成阶段和表观病害识别阶段。在图像预处理阶段，对包含病害图像的训练集进行高斯滤波和图像像素均衡化处理。在仿真图像生成阶段，采用生成对抗网络学习训练集的数据分布模式，据此生成仿真图像，从而增大训练集的数据规模。在病害识别阶段，采用增大后的病害训练集对YOLO模型进行训练，并将训练后的模型用于桥梁表观病害识别。在训练数据集规模较小时，本发明采用生成对抗网络扩大了神经网络训练数据集的规模，保证了YOLO模型进行表观病害识别的精度。

著录项

公开/公告号CN111985499A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-11-24

原文格式PDF
申请/专利权人东南大学;
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申请/专利号CN202010717371.7
发明设计人茅建校;万亚华;倪有豪;温学华;赵恺雍;庞振浩;谢以顺;王飞球;王浩;
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申请日2020-07-23
分类号G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构32200 南京经纬专利商标代理有限公司;
代理人刘莎
地址 211102 江苏省南京市江宁区东南大学路2号
入库时间 2023-06-19 08:04:59

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法律状态公告日

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2022-11-04

授权

发明专利权授予

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