【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及桥梁养护维修，尤其涉及一种基于深度学习的桥梁裂缝修补痕迹、二次裂缝及负样本病害分类检测方法和系统，本专利技术可以应用于桥梁智能检测中的二次裂缝病害与其他相似病害的分类检测。
技术介绍
1、据统计，我国绝大部分的桥梁是钢筋混凝土桥梁，截至目前大部分桥梁已经进入病害高发期，需要对桥梁进行养护，以保证桥梁的安全运营。由于我国桥梁建设的高峰期，待检测桥梁的数量较为庞大。此外，检测期间需要降低对桥梁正常使用的影响，这就要求检测时间控制在有限的范围内。
2、裂缝病害在混凝土桥梁中是最为主要的病害形式。若桥梁结构出现裂缝病害，环境中的二氧化碳和水蒸气等物质会长期顺着裂缝进入结构内部并与钢筋接触，从而导致钢筋出现腐蚀，影响桥梁的寿命和安全。因此，要及时发现并判断出裂缝病害，采取相应的处置措施。根据裂缝的性质，如今使用的很多裂缝修补技术均可以对裂缝进行有效的修复。但是，无论使用何种方法进行修补，均会留下修补痕迹。由于裂缝修补材料与混凝土的自身性能差异，在温度变化、车辆荷载等复杂因素的综合影响下，其耐久性逐渐退化。这种耐久性的降低...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的桥梁裂缝修补痕迹、二次裂缝及负样本病害分类检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的桥梁裂缝修补痕迹、二次裂缝及负样本病害分类检测方法，其特征在于，所述负样本病害图像包括混凝土脱落、剥落与掉角图像。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的桥梁裂缝修补痕迹、二次裂缝及负样本病害分类检测方法，其特征在于，在所述步骤1之后，还包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的桥梁裂缝修补痕迹、二次裂缝及负样本病害分类检测方法，其特征在于，所述步骤2包括：
5.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的桥梁裂缝修补痕迹、二次裂缝及负样本病害分类检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的桥梁裂缝修补痕迹、二次裂缝及负样本病害分类检测方法，其特征在于，所述负样本病害图像包括混凝土脱落、剥落与掉角图像。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的桥梁裂缝修补痕迹、二次裂缝及负样本病害分类检测方法，其特征在于，在所述步骤1之后，还包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的桥梁裂缝修补痕迹、二次裂缝及负样本病害分类检测方法，其特征在于，所述步骤2包括：
5.根据权利要求2所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：赫中营，徐闻，李浩洋，宋一凡，满建祥，郭德康，刘天兴，徐家强，
申请(专利权)人：河南大学，
类型：发明
国别省市：
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