【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及表观缺陷检测，具体涉及改进的deeplabv3+模型的桥梁表观病害图像语义分割方法及系统。
技术介绍
1、随着基础设施的老化和使用年限的增加，桥梁表观病害(如裂缝、剥落、锈蚀等)的检测与维护变得尤为重要。传统的桥梁病害检测方法主要依赖于人工巡检，这种方法不仅耗时耗力，而且容易受到主观因素的影响，导致检测结果的准确性和一致性难以保证。近年来，基于计算机视觉和深度学习的自动化检测技术逐渐成为研究热点，尤其是在图像语义分割领域，深度学习模型展现出了强大的潜力。
2、在图像语义分割任务中，很多模型因其出色的性能而备受关注，但在桥梁表观病害检测这一特定任务中，相关研究很少，检测效果亟需提升，仍然存在一些挑战。复杂背景干扰：桥梁表观图像通常包含复杂的背景(如植被、阴影、污渍等)，这些干扰因素容易导致模型误判，降低分割精度。病害的多样性：桥梁病害的形态和尺度差异较大，从细小的裂缝到大面积的剥落，单一尺度的特征提取难以全面覆盖。数据标注成本高：桥梁病害数据集的标注需要专业知识和大量人力，导致高质量标注数据的稀缺，限制了模型的训
【技术保护点】
1.一种基于改进deeplabv3+的桥梁表观病害语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.一种基于改进deeplabv3+的桥梁表观病害语义分割系统，其特征在于，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于改进deeplabv3+的桥梁表观病害语义分割系统，其特征在于：
4.根据权利要求2所述的一种基于改进deeplabv3+的桥梁表观病害语义分割系统，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的一种基于改进deeplabv3+的桥梁表观病害语义分割系统，其特征在于：
6.根据权利要求2所述的一种基于改进deep...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进deeplabv3+的桥梁表观病害语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.一种基于改进deeplabv3+的桥梁表观病害语义分割系统，其特征在于，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于改进deeplabv3+的桥梁表观病害语义分割系统，其特征在于：
4.根据权利要求2所述的一种基于改进deeplabv3+的桥梁表观病害语义分割系统，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的一种基于改进deeplabv3+的桥梁表观病害语义分割系统，其特征在于：
6.根据权利要求2所述的一种基...
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