【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动化裂缝检测，具体为一种结合带噪学习策略的裂缝检测模型能力增强方法。
技术介绍
1、在自动化裂缝检测领域，提高检测模型的准确性和鲁棒性一直是研究的重点。传统的方法通常在特定类型的裂缝和环境条件下表现良好，但面对复杂多变的现实世界环境时，性能往往受到限制。因此，急需一种能够适应各种环境和裂缝类型的高效检测方法。
2、当前裂缝检测技术面临着复杂环境适应性不足和检测精度有限的挑战。尽管深度学习技术在图像识别领域取得了显著进展，但在具体应用于裂缝检测时，仍然存在对复杂背景和微小裂缝识别能力不足的问题。
3、本专利技术旨在解决裂缝检测中的两大主要问题：一是提高模型在复杂环境下的鲁棒性和准确性；二是实现模型的实时更新和优化，以适应环境变化和新类型裂缝的检测。
技术实现思路
1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术提供了一种结合带噪学习策略的裂缝检测模型能力增强方法，能够解决
技术介绍
中提到的问题。
3、为解决上述技术...
【技术保护点】
1.一种结合带噪学习策略的裂缝检测模型能力增强方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的结合带噪学习策略的裂缝检测模型能力增强方法，其特征在于：所述权重参数的生成过程包括：
3.如权利要求2所述的结合带噪学习策略的裂缝检测模型能力增强方法，其特征在于：所述混合噪声训练数据的生成过程包括：
4.如权利要求3所述的结合带噪学习策略的裂缝检测模型能力增强方法，其特征在于：所述多尺度特征提取过程包括：
5.如权利要求4所述的结合带噪学习策略的裂缝检测模型能力增强方法，其特征在于：所述损失函数的构建过程包括：
6...
【技术特征摘要】
1.一种结合带噪学习策略的裂缝检测模型能力增强方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的结合带噪学习策略的裂缝检测模型能力增强方法，其特征在于：所述权重参数的生成过程包括：
3.如权利要求2所述的结合带噪学习策略的裂缝检测模型能力增强方法，其特征在于：所述混合噪声训练数据的生成过程包括：
4.如权利要求3所述的结合带噪学习策略的裂缝检测模型能力增强方法，其特征在于：所述多尺度特征提取过程包括：
5.如权利要求4所述的结合带噪学习策略的裂缝检测模型能力增强方法，其特征在于：所述损失函数的构建过程包括：
6.如权利要求5所述的结合带噪学习策略的裂缝检测模型能力增强方法，其特征在于：所述参数更新步骤包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐培根，何鑫，李小亮，马国辉，张祥，
申请(专利权)人：三峡金沙江云川水电开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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