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一种基于CNN深度学习的桥梁裂缝检测定位方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2017100253615
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2017100253615 | 专利名称 | 一种基于CNN深度学习的桥梁裂缝检测定位方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06T7/00(2017.01),G06N3/04(2006.01),G06N3/08(2006.01) |
| 申请人 | 陕西师范大学 | 申请地址 | 710119陕西省西安市长安区西长安街620号陕西师范大学长安校区 |
| 发明人 | 李良福 | 申请日期 | 2017-01-13 |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2025-01-10 08:32:43 |
| 专利摘要 | 本发明公开了一种基于CNN深度学习的桥梁裂缝检测定位方法,该方法首先利用窗口滑动算法将桥梁图像切分为较小的桥梁裂缝面元图像和桥梁背景面元图像；同时,根据基于卷积神经网络(CNN)的DBCC分类模型,对桥梁背景面元图像和桥梁裂缝面元图像进行识别；然后,结合窗口滑动算法在整幅桥梁裂缝图像上进行桥梁裂缝的检测定位；最后,采用图像金字塔和ROI区域相结合的搜索策略对算法进行加速。与传统的裂缝检测定位方法相比,本发明提出的桥梁裂缝检测定位方法不仅具有更好的检测效果和更强的泛化能力,而且本发明的检测定位方法是直接基于彩色图像进行的,这也是传统的裂缝检测定位方法所不具备的特点。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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