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申请/专利权人：中冶建筑研究总院有限公司;中冶建筑研究总院(深圳)有限公司
申请日：2024-05-08
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118230172A
主分类号：G06V20/10
分类号：G06V20/10;G06Q50/08;G06V10/10;G06V10/26;G06V10/42;G06V10/56;G06V10/75;G06V10/82;G06V20/17;G06V20/70
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明提供了一种钢结构金属屋面锈蚀缺陷全景视觉检测方法、系统及装置，涉及视觉检测技术领域，方法主要包括：通过无人机采集被测金属屋面的全景影像素材图像，合成得到金属屋面区域正射影像；收集含有锈蚀区域且无阴影干扰的图像进行提取，构建训练数据集，对锈蚀语义分割模型进行训练；将金属屋面区域正射影像，输入至锈蚀语义分割模型进行识别，获取锈蚀提取结果图像。本方案在构建训练数据集时可对锈蚀区域进行自动标注，提升了标注效率及标注效果；在训练数据集中模拟阴影干扰，提高了锈蚀语义分割模型对于阴影干扰下锈蚀图像中锈蚀区域的识别能力；从金属屋面全景角度确定锈蚀位置，计算锈蚀区域面积占比，提升了金属屋面锈蚀检查效率。
主权项：1.一种钢结构金属屋面锈蚀缺陷全景视觉检测方法，其特征在于，包括：步骤1、通过无人机采集被测金属屋面的全景影像素材图像；对全景影像素材图像进行合成，得到金属屋面区域正射影像;步骤2、收集预设数量的含有锈蚀区域且无阴影干扰的图像，通过锈蚀颜色特征提取掩码图像；掩码图像的白色区域对应于锈蚀区域，黑色区域对应于非锈蚀区域；步骤3、通过将具有透明度的不同颜色图像叠加至所述含有锈蚀区域且无阴影干扰的图像中，得到模拟阴影干扰图像；构建训练数据集，训练锈蚀语义分割模型；所述训练数据集包括输入图像及标签图像；所述输入图像为模拟阴影干扰图像；所述标签图像为所述输入图像在步骤2中对应的掩码图像;步骤4、将金属屋面区域正射影像，输入至锈蚀语义分割模型进行识别，获取锈蚀提取结果图像，并计算锈蚀区域面积占比。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中冶建筑研究总院有限公司;中冶建筑研究总院(深圳)有限公司 钢结构金属屋面锈蚀缺陷全景视觉检测方法、系统及装置
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