公开(公告)号：CN119919429A

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202510092362.6

申请日：2025-01-21

Applicant: 东南大学

Inventor： 林均霖 ,  金林 ,  苗艳春 ,  芦泽宇 ,  蒋金洋

IPC: G06T7/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/20 ,  G06V10/774 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/776 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于轻量化深度学习和SE注意力机制的混凝土物相分割方法。该方法采用X射线断层扫描获取混凝土原始图像；在预处理中，采用半自动化标注方法对混凝土物相进行精确标注；将数据集划分为训练集、验证集和测试集；在U‑Net网络架构的基础上，采用减少卷积层通道数的策略实现网络轻量化，并嵌入SE注意力机制构建SE U‑Net模型；通过模型训练与调优，最终在测试集上进行模型评估。本发明构建的SE U‑Net模型在混凝土物相分割任务中，mIoU达到了88.5％，较U‑Net模型显著提高了9.7％，同时通过轻量化设计减少了模型参数量和计算资源消耗，能够实现高效精确的混凝土物相分割。