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申请/专利权人：北京工业大学
摘要：本发明涉及一种地铁隧道裂缝分割识别方法，包括：对隧道图像进行预处理得到预处理后的隧道图像；将预处理后的隧道图像作为样本输入到深度学习模型中进行训练得到隧道裂缝识别模型；其中，深度学习模型包括：Res‑Unet网络和混合化注意力机制模块，Res‑Unet网络的跳跃链接上添加了混合化注意力机制模块；将目标隧道图像输入到隧道裂缝识别模型中判断目标隧道是否具有裂缝；当目标隧道具有裂缝时，提取出目标隧道图像上裂缝的骨架。本发明通过在Res‑Unet的跳跃链接上添加CBAM，可以利用空间注意力机制来增强深度学习网络对全局和局部特征的感知能力，使网络能够更好地捕捉隧道缝隙的细节信息，提高识别准确性。
主权项：1.一种地铁隧道裂缝分割识别方法，其特征在于，包括：步骤1：采集不同场景下的隧道图像；步骤2：对所述隧道图像进行预处理得到预处理后的隧道图像；步骤3：将所述预处理后的隧道图像作为样本输入到深度学习模型中进行训练得到隧道裂缝识别模型；其中，所述深度学习模型包括：Res-Unet网络和混合化注意力机制模块，所述Res-Unet网络的跳跃链接上添加了混合化注意力机制模块；步骤4：将目标隧道图像输入到所述隧道裂缝识别模型中判断目标隧道是否具有裂缝；步骤5：当所述目标隧道具有裂缝时，提取出目标隧道图像上裂缝的骨架。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 一种地铁隧道裂缝分割识别方法
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