公开(公告)号：CN115713488A

公开(公告)日：2023-02-24

申请号：CN202211327686.6

申请日：2022-10-27

Applicant: 浙江大学

Inventor： 张鹤 ,  李宸翰 ,  张帆 ,  沈轩喆 ,  沈芷菁 ,  徐致远 ,  杨嘉琦

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于实例分割的桥梁表观病害像素级识别方法和系统，该方法包括分别构建每个桥梁部位、每个桥梁构件的、每个病害类别的训练数据集；基于改进的VGG16模型，分别构建部位识别模型、构件识别模型、病害识别模型，从而获得三分级预分类模型；基于改进的Mask RCNN模型，构建每个病害类别的像素级识别模型；然后分别用相应的训练数据集训练三分级预分类模型和像素级识别模型，进行在线图像识别，获得预分类后的桥梁表观图像的病害数量、面积和轮廓形状。本发明能够实现对桥梁表观图像的像素级识别，同时兼顾较高精度与高效率，为进一步判别病害的严重程度提供客观依据。