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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明涉及计算机视觉中的语义分割领域，为一种基于查询匹配注意力的隧道衬砌表观病害识别方法，该方法包括步骤：采集隧道衬砌表观图像，构建病害图像数据集；对隧道衬砌表观病害图像和相应的病害掩码图像进行预处理；构建特征提取模型，计算隧道衬砌表观病害图像的多阶段病害定位注意力特征图；构建病害定位注意力特征解码模型，计算每个阶段分割特征图的分割结果；对分割结果进行二值化处理和优化处理，根据优化的隧道裂缝病害的二值化结果识别裂缝病害走向。本发明考虑不同层次的特征，有助于捕获病害在各种尺度上的表现，同时保证了较小的计算复杂度。可以在病害与背景尺度极大不平衡时，有效抑制了背景噪声的影响，提高病害检测的准确率。
主权项：1.一种基于查询匹配注意力的隧道衬砌表观病害识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集隧道衬砌表观图像，对隧道衬砌表观图像的病害进行标注，构建病害图像数据集；S2、对隧道衬砌表观病害图像和相应的病害掩码图像进行预处理，提取包含病害的不重叠子图像块，构建病害图像数据集；S3、构建特征提取模型，提取隧道衬砌表观病害图像的细节特征图，根据细节特征图结合自注意力机制计算隧道衬砌表观病害图像的多阶段病害定位注意力特征图；S4、构建病害定位注意力特征解码模型，使用自适应特征融合方法融合浅层和深层特征，通过深度监督策略计算每个阶段分割特征图的分割结果；S5、对分割结果进行二值化处理和优化处理，得到优化的隧道裂缝病害的二值化结果，根据优化的隧道裂缝病害的二值化结果识别裂缝病害走向。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 一种基于查询匹配注意力的隧道衬砌表观病害识别方法
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