基于计算机视觉与深度学习的混凝土结构裂缝识别方法
实质审查的生效
摘要
本发明提供基于计算机视觉与深度学习的混凝土结构裂缝识别方法，包括S0训练所述混凝土结构裂缝检测模型，其中混凝土结构裂缝检测模型基于改进的YOLOv4网络结构搭建而成；S1获取基于视觉拍摄的混凝土目标图像；S2将获取的混凝土目标图像输入到训练好的混凝土结构裂缝检测模型中，得到对应的混凝土结构裂缝识别结果。本发明采用改进的YOLOv4网络结构搭建混凝土结构裂缝检测模型，通过对现有YOLO v4网络结构进行剪枝，以提高检测速度。
基本信息
专利标题 ：
基于计算机视觉与深度学习的混凝土结构裂缝识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114359542A
申请号 ：
CN202111423845.8
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2021-11-26
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
叶锡钧吴培荣何沛衡邓军刘爱荣汪大洋陈炳聪潘楚东周军勇
申请人 ：
广州大学
申请人地址 ：
广东省广州市番禺区大学城外环西路230号
代理机构 ：
北京高航知识产权代理有限公司
代理人 ：
刘艳玲
优先权 ：
CN202111423845.8
主分类号 ：
G06V10/25
IPC分类号 ：
G06V10/25 G06V10/44 G06V10/764 G06V10/774 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/25
申请日 : 20211126
申请日 : 20211126
2022-04-15 ：
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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