【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能识别领域，特别涉及一种基于深度学习的中轴线文物损伤检测方法。
技术介绍
1、目前，对中轴线文物的保护涉及许多技术方面，而文物损伤检测是文物保护中非常重要的一部分。由于文物年代久远，承受了自然环境和人为活动的影响，可能出现腐蚀、开裂、脱落等损伤问题。因此，采用先进的检测技术来及时准确地发现和评估文物损伤的程度，是保护文物、指导修复工作的必要步骤。目前在中轴线文物保护中常用的损伤检测技术有非损伤性测试技术，通过一系列不侵入性手段，如地面雷达、红外线、激光扫描等对文物进行非接触式的测试和测量；数字成像技术：通过高分辨率的数字成像设备，如摄像机、三维扫描仪等，通过所得图片人工判断文物损伤情况。红外热成像：红外热成像技术通过测量文物表面的热辐射来检测损伤。当文物表面存在缺陷或结构变形时，热辐射的分布会发生变化，通过红外热成像技术可以快速准确地找出问题所在。超声波检测：超声波技术可以检测文物内部的隐蔽缺陷，如裂缝和空洞。通过向文物内部发送超声波脉冲并监测反射信号，可以得知文物的内部结构状态。电阻率测试：文物内部的结构和材料在电阻率...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的中轴线文物损伤检测方法，其特征在于，该基于深度学习的中轴线文物损伤检测方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的中轴线文物损伤检测方法，其特征在于，所述步骤A中的设定文物损伤评估标准为；前期根据中轴线文物保护人员的资料，确定几种文物损伤的类型，具体包括墙体起皮脱落与开裂、木檩开裂、木基层糟朽、门钉缺失四大类文物损伤。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的中轴线文物损伤检测方法，其特征在于，所述步骤B中的数据采集为：对中轴线的文物建筑数据进行采集，采集设备的分辨率为1920x1080，采集要求视频或...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的中轴线文物损伤检测方法，其特征在于，该基于深度学习的中轴线文物损伤检测方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的中轴线文物损伤检测方法，其特征在于，所述步骤a中的设定文物损伤评估标准为；前期根据中轴线文物保护人员的资料，确定几种文物损伤的类型，具体包括墙体起皮脱落与开裂、木檩开裂、木基层糟朽、门钉缺失四大类文物损伤。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的中轴线文物损伤检测方法，其特征在于，所述步骤b中的数据采集为：对中轴线的文物建筑数据进行采集，采集设备的分辨率为1920x1080，采集要求视频或图片中必须包含至少一个完整的文物损伤类型。
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的中轴线文物损伤检测方法，其特征在于，所述步骤c中的数据标注为：根据步骤b中所采集的文物损伤类型进行标注，标注使用检测画框的方法，标注严格贴着文物损伤目标边界进行，确保目标物体完整被标且标签正确，同时进行数据集的划分，按照7：2：1的比例划分为训练集、验证集、测试集。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的中轴线文物损伤检测方法，其特征在于，所述步骤d中的数据清洗与增强为：对标注好的数据进行清晰，剔除掉有问题...
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