一种基于压缩与激励网络的过水隧洞裂缝分类方法技术

本发明专利技术公开了一种基于压缩与激励网络的过水隧洞图像处理方法，该方法包括图像采集、图像预处理、特征提取与裂缝识别、裂缝分类等步骤。本发明专利技术提供的一种基于压缩与激励网络的过水隧洞图像处理方法，对隧洞图像进行数据压缩，这种方法可以有效地压缩隧洞图像数据，使其占用的存储空间大大减少，同时保持图像质量；激励网络可以帮助增强图像的对比度和清晰度，特别是在隧洞内由于光线不足或水雾等因素造成的模糊图像。该方法可以自动识别隧洞内的潜在问题或特定模式，帮助工程师更快速、准确地做出决策。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于隧洞图像处理，特别涉及一种基于压缩与激励网络的过水隧洞裂缝分类方法。

技术介绍

1、过水隧洞作为一种重要的交通和水利设施，在长时间的使用和环境影响下，可能会出现裂缝、渗漏等问题。这些问题不仅影响隧洞的正常使用，而且可能对周围环境和公众安全构成威胁。因此，定期对隧洞进行检查，及时发现和处理裂缝成为了隧洞维护的重要任务。

2、传统的隧洞检查方法通常需要人工进行，这不仅效率低，而且可能存在人为疏漏。近年来，随着无人车辆和图像处理技术的发展，开始有了基于图像的隧洞检查方法。这些方法通过无人车辆采集隧洞图像，然后使用图像处理技术对图像进行分析，从而实现裂缝的自动检测。

3、然而，现有的图像处理方法仍存在一些问题。首先，隧洞内的光线条件通常比较差，导致采集到的图像质量不高，可能影响裂缝检测的准确性。其次，现有方法在处理大量图像数据时，计算速度可能较慢，不能满足实时检测的需求。此外，对于裂缝的分类，即区分大隐患和小隐患裂缝，现有方法可能也不够准确。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于压缩与激励网络的过水隧洞裂缝分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于压缩与激励网络的过水隧洞裂缝分类方法，其特征在于，步骤S3中所述压缩操作为，按照下式对输入的图像进行卷积操作，产生多通道的特征图I，使用全局平均池化对每个通道的特征图的所有元素取平均，得到单一的数值；

3.根据权利要求1所述的一种基于压缩与激励网络的过水隧洞裂缝分类方法，其特征在于，步骤S3中所述激励操作包括，首先使用全连接层对压缩后的特征向量进行变换，减少其维度，对全连接层的输出应用ReLU激活函数，为网络引入非线性，再次使用全连接层，将特征向量从减少的...

【技术特征摘要】

1.一种基于压缩与激励网络的过水隧洞裂缝分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于压缩与激励网络的过水隧洞裂缝分类方法，其特征在于，步骤s3中所述压缩操作为，按照下式对输入的图像进行卷积操作，产生多通道的特征图i，使用全局平均池化对每个通道的特征图的所有元素取平均，得到单一的数值；

3.根据权利要求1所述的一种基于压缩与激励网络的过水隧洞裂缝分类方法，其特征在于，步骤s3中所述激励操作包括，首先使用全连接层对压缩后的特征向量进行变换，减少其维度，对全连接层的输出应用relu激活函数，为网络引入非线性，再次使用全连接层，将特征向量从减少的维度扩展回其原始的通道数，对第二个全连接层的输出应用sigmoid激活函数，将输出的每个元...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭昊旻，钟恒，陈光耀，
申请(专利权)人：中国长江电力股份有限公司，
类型：发明
国别省市：