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申请/专利权人：合肥工业大学
申请日：2024-04-11
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118229659A
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G06N3/0464;G06T3/4038;G06V10/764;G06F17/18;G06V10/25;G06N3/08;G06N3/082
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明涉及自动检测和混凝土结构质量监控技术领域，尤其是混凝土裂缝检测模型的构建方法和应用系统。本发明首先首先搭建MMT模块，MMT模块包括Bottleneck单元、MultiAttenCat单元和第十Conv单元，MMT模块的输入数据经过Bottleneck单元处理后输出，MultiAttenCat单元对MMT模块的输入数据以及Bottleneck单元的输出数据进行拼接后输出，第十Conv单元对MultiAttenCat单元的输出数据进行卷积处理后作为MMT模块的输出数据；然后将YOLOv5模型中的第一C3模块和第四C3模块均替换为MMT模块。本发明提出的一种混凝土裂缝检测模型的构建方法，在构建混凝土裂缝检测模型时，将Bottleneck网络对输入数据的处理结果与输入数据进行拼接，通过两路数据融合获得更多的信息，有利于提高模型的准确率，提高模型对图像上混凝土裂缝的敏感度。
主权项：1.一种混凝土裂缝检测模型的构建方法，其特征在于：首先搭建MMT模块，MMT模块包括Bottleneck单元、MultiAttenCat单元和第十Conv单元，MMT模块的输入数据经过Bottleneck单元处理后输出，MultiAttenCat单元对MMT模块的输入数据以及Bottleneck单元的输出数据进行拼接后输出，第十Conv单元对MultiAttenCat单元的输出数据进行卷积处理后作为MMT模块的输出数据；搭建基础模型，基础模型以混凝土损伤图像为输入，以裂纹图像为输出；令YOLOv5模型中相对结构的网络单元顺序命名，基础模型相对于YOLOv5模型，将第一C3模块和第四C3模块均替换为MMT模块；构建数据集，数据集中的数据样本为标注有裂纹图像的混凝土损伤图像，令基础模型在数据集上进行训练至收敛，收敛后的基础模型即为混凝土裂缝检测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 混凝土裂缝检测模型的构建方法和应用系统
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