公开(公告)号：CN119107539A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202411263575.2

申请日：2024-09-10

Applicant: 浙江大学

Inventor： 张鹤 ,  沈瑞宏 ,  沈芷菁 ,  雷嘉薇 ,  周煜辉

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开一种基于并行卷积自适应分割模型的桥梁表观细长病害识别方法，该方法中，构建的桥梁表观细长病害检测模型包括内置并行特征提取模块DCM的特征提取网络、自适应空间特征融合模型ASFF、RPN、RoI Align和网络头部架构；DCM为内嵌于特征提取网络的各阶段、融合标准卷积和动态蛇形卷积的并行模块，每一阶段均以并行方式穿插，其中单支利用动态蛇形卷积通过迭代偏移动态调整卷积核，对桥梁表观细长病害形态特征进一步感知，另一支利用标准卷积进行全局信息约束；ASFF对最后一个卷积阶段的高语义特征图与除第一个卷积阶段外的其余特征图进行逐层叠加融合，并通过可学习参数实现特征自适应融合。本发明能够实现对桥梁表观细长病害的自动化、精细化检测。

公开(公告)号：CN119107538A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202411263569.7

申请日：2024-09-10

Applicant: 浙江大学

Inventor： 张鹤 ,  雷嘉薇 ,  沈瑞宏 ,  沈芷菁 ,  周煜辉

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开一种基于多尺度特征单序融合算法的桥梁表观细微损伤识别方法，该方法中，构建的桥梁表观细微损伤检测模型包括多尺度特征融合模型CITFPN、RPN、RoI Align和输出预测结果的网络头部架构；CITFPN包含引入注意力模块的特征提取网络，以及引入转置卷积的单序特征融合模块IFPN；IFPN用于将特征提取网络的最后一个卷积阶段生成的高语义特征图与特征提取网络输出的除第一个卷积阶段之外的其余卷积阶段生成的特征图进行一次性的单序叠加融合，然后将融合后的融合特征图进一步卷积处理；同时，将高语义特征图再下采样，并和进一步卷积处理后的其他特征图进行再次融合，作为CITFPN的输出。本发明能够实现对桥梁病害实例的自动化、精细化分割。