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申请/专利权人：湖南建研信息技术股份有限公司
摘要：本发明公开了基于深度学习和图像识别的混凝土试件防调换方法，涉及混凝土试件管理技术领域，包括以下步骤：S1、混凝土试件信息采集；S2、数据预处理；S3、深度学习模型建立；S4、提取三维特征点坐标；S5、试件一致性对比；S6、判别结果输出。该基于深度学习和图像识别的混凝土试件防调换方法，利用手机拍摄湿混凝土试件照片和深度相机拍摄干混凝土试件照片，结合深度学习和三维特征识别技术，构建深度学习模型，并通过训练学习模型，建立湿混凝土试件照片和干混凝土试件照片之间的对应关系，通过模型提取出湿混凝土试件表面特征信息，将其与干混凝土试件的三维特征点坐标进行对比，实现混凝土试件防调换。
主权项：1.基于深度学习和图像识别的混凝土试件防调换方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、混凝土试件信息采集：使用手机拍摄湿混凝土试件的照片，获取试件的平面图像信息，并使用深度相机拍摄干混凝土试件的照片，获取试件的三维图像信息；S2、数据预处理：对采集的混凝土试件照片进行预处理，所述预处理至少包括图像清洗、裁剪、归一化，以便后续的深度学习模型训练和特征提取；S3、深度学习模型建立：利用深度学习技术，构建能够识别混凝土试件表面特征的深度学习模型，并通过训练学习模型，建立湿混凝土试件照片和干混凝土试件照片之间的对应关系，并提取试件表面的特征信息；S4、提取三维特征点坐标：利用深度相机拍摄的干混凝土试件照片，提取试件表面的三维特征点坐标，所述坐标将用于后续的试件一致性对比；S5、试件一致性对比：将提取的干混凝土试件的三维特征点坐标与深度学习模型提取的湿混凝土试件表面特征信息进行对比，通过对比特征的一致性和变化规律，判断混凝土试件是否经过调换或篡改；S6、判别结果输出：根据试件一致性对比的结果，判断试件的真伪，并根据试件的真伪情况，作出对应处理。
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权利要求：
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