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申请/专利权人：长沙理工大学
摘要：本发明公开了一种道路阴影裂缝识别与量化的方法，基于Mask‑ShadowGAN和改进UNet网络模型实现，包括获取实时采集的裂缝图像，并创建用于训练Mask‑ShadowGAN和改进UNet网络模型的数据集，训练Mask‑ShadowGAN和改进UNet网络模型，利用训练的Mask‑ShadowGAN网络模型去除裂缝图像阴影，利用改进的UNet网络得到包含裂缝信息的二值图像，对包含裂缝信息的二值图像进行裂缝长度和宽度测量，实现了阴影环境下高精度的裂缝识别与量化方法，同时操作简单并且具有较好的鲁棒性，本发明可以很好的解决目前阴影环境下路面裂缝漏检和定位量化不准的问题。
主权项：1.一种道路阴影裂缝识别与量化的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取实时采集的裂缝图像，并创建用于训练Mask-ShadowGAN和改进UNet网络模型的数据集；S2：利用S1中的数据集训练Mask-ShadowGAN和改进的UNet网络模型；S3：利用S2中训练的Mask-ShadowGAN网络对裂缝图像进行去阴影处理，得到去阴影的裂缝图像；S4：利用S2中训练的改进UNet网络模型对去阴影裂缝图像进行裂缝识别，得到包含裂缝信息的二值图像；S5：对S4中包含裂缝信息的二值图像进行裂缝长度和宽度测量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长沙理工大学 一种道路阴影裂缝识别与量化的方法
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