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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明提供了一种复杂工况下掌子面图像提取方法，属于地下工程掌子面图像识别技术领域。该方法包括采集复杂工况下施工现场的掌子面图像，并对掌子面图像进行标注；将经标注后的掌子面图像划分为训练集和测试集；利用训练集对U‑net卷积神经网络模型进行训练，并利用测试集对已训练的U‑net卷积神经网络模型进行测试，获取最优U‑net卷积神经网络模型；利用最优U‑net卷积神经网络模型，对施工现场采集的新的掌子面图像进行提取，得到掌子面区域，完成复杂工况下掌子面图像的提取。本发明解决了无法在复杂工况下有效提取掌子面图像的问题。
主权项：1.一种复杂工况下掌子面图像提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集复杂工况下施工现场的掌子面图像，并对掌子面图像进行标注；S2、将经标注后的掌子面图像划分为训练集和测试集；S3、利用训练集对U-net卷积神经网络模型进行训练，并利用测试集对已训练的U-net卷积神经网络模型进行测试，获取最优U-net卷积神经网络模型；S4、将施工现场采集的新的掌子面图像输入至最优U-net卷积神经网络模型，进行掌子面区域的提取工作，获取掌子面区域，完成复杂工况下掌子面图像的提取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 一种复杂工况下掌子面图像提取方法
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