基于深度学习的透水路面堵塞无损检测方法及系统
授权
摘要
本发明属于透水路面堵塞检测领域，提供了一种基于深度学习的透水路面堵塞无损检测方法及系统。其中，该方法包括获取透水路面图像，并转化成透水路面灰度图片；将透水路面灰度图片输入至深度学习堵塞检测模型中，输出透水路面堵塞等级，进而根据透水路面堵塞等级匹配出相应维护策略来保养透水路面；其中，深度学习堵塞检测模型的训练数据是基于不同预定透水路面堵塞等级进行渗水性实验所获取的透水路面模型图像。
基本信息
专利标题 ：
基于深度学习的透水路面堵塞无损检测方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113033383A
申请号 ：
CN202110308175.9
公开（公告）日 ：
2021-06-25
申请日 ：
2021-03-23
授权号 ：
CN113033383B
授权日 ：
2022-04-12
发明人 ：
杨明强薛佳宁张中泽张炯郑庆河李冰孙玉馨
申请人 ：
山东大学
申请人地址 ：
山东省青岛市即墨滨海路72号
代理机构 ：
济南圣达知识产权代理有限公司
代理人 ：
张庆骞
优先权 ：
CN202110308175.9
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06K9/34 G06K9/62 G06N3/08 G06N20/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-04-12 ：
授权
2021-07-13 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20210323
申请日 : 20210323
2021-06-25 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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