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申请/专利权人:中南大学
摘要:本发明提出了基于轻量化网络的探地雷达充气充水空洞病害的识别方法,针对道路空洞GPR图像样本稀缺的问题,采用时域有限差分法对随机数量和位置的充气空洞和充水空洞病害进行正演模拟,生成仿真图像,同时附加道路场景下的真实图像,构建混合数据集。改进的轻量化网络利用MobileNetV3精简PP‑YOLOE主干,在MobileNetV3的主干结构中引入协同注意力模块以优化空间、坐标和通道信息的融合,同时结合路径聚合网络和变焦损失、分布焦点损失函数,实现了探地雷达道路充气与充水空洞病害的自动识别,解决了传统GPR图像检测方法在检测精度和速度上的不足。
主权项:1.基于轻量化网络的探地雷达充气充水空洞病害的识别方法,其特征在于:具体步骤如下:S1,构建充气或充水空洞GPR图像混合数据集:分别采集充气或充水空洞GPR图像仿真与模拟数据,构建充气或充水空洞GPR图像混合数据集;S2,构建改进的轻量化网络并训练:使用改进的轻量化网络,对训练集进行训练,得到目标检测模型。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 中南大学 基于轻量化网络的探地雷达充气充水空洞病害的识别方法
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