成果介绍
本发明公开了一种基于改进YOLOv3的预制构件表观病害目标检测方法,属于土木结构工程技术领域,包括以下步骤:S1:将待检测的钢筋混凝土预制构件放置在传送带上;
成果亮点
S2:获取待检测物体的外观形状图像;S3:采用图像处理算法对图像进行图像去噪和图像增强,减少图像背景噪音的干扰;S4:引入Mosaic数据增强及空间金字塔池化方法,对YOLOv3特征提取网络进行改进,经训练后对图像进行特征提取,确定目标损伤的位置;S5:对检测到的病害目标进行分类和定位,使用边界框和标签来标记每个目标;S6:对于每个检测到的病害目标进行分析诊断,以确定其类型和严重程度;S7:将检测结果输出到报告中。
团队介绍
重庆大学(ChongqingUniversity,CQU),简称“重大”,是中华人民共和国教育部直属,由教育部、重庆市、国家国防科技工业局共建的全国重点大学,位列国家“双一流”、“211工程”、“985工程”,入选“珠峰计划”、“强基计划”、“高等学校创新能力提升计划”、“高等学校学科创新引智计划”、“卓越工程师教育培养计划”、“卓越法律人才教育培养计划”、国家建设高水平大学公派研究生项目、中国政府奖学金来华留学生接收院校、教育部来华留学示范基地,为卓越大学联盟、中波大学联盟、一带一路高校联盟、“长江—伏尔加河”高校联盟、CDIO工程教育联盟、中国高等戏剧教育联盟成员单位、“国优计划”首批试点高校。
成果资料