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申请/专利权人：兰州大学
摘要：本发明公开的一种基于机器学习的混凝土病害检测方法，涉及机器学习，计算机视觉及工程结构检测领域。该方法主要通过获取探地雷达B‑scan图像，并对于图像划分和缩放，随后利用机器学习方法对于图像进行分析，并建立自动分类的病害检测模型。本发明通过上述过程，旨在改善和提高混凝土病害检测的精准性与效率。
主权项：1.一种基于机器学习的混凝土病害的检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1划分与缩放。此阶段涉及对于原始探底雷达B-scan图像的切割分段，并缩放为机器学习模型所需要的图像大小；步骤2初提取。此阶段涉及利用多卷积层对于步骤1得到的图像特征进行提取，得到初特征；步骤3再提取。此阶段涉及利用主干网络对于步骤2得到的初特征进行特征细化，得到二次特征；步骤4类别划分。此阶段涉及利用步骤3得到的二次特征对于图像数据中的病害信息进行分类，并使用交叉熵损失函数进行评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州大学 一种基于机器学习的混凝土病害检测方法
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