原创力.专利
发明
基于GPR数据的隧道衬砌内部空腔和不密实缺陷的检测方法2024
2024-09-11 13:03:25
发布于四川
4
- 申请专利号：CN202410710750.1
- 公开（公告）日：2024-09-10
- 公开（公告）号：CN118628452A
- 申请人：中南大学
摘要：本发明提出了基于GPR数据的隧道衬砌内部空腔和不密实缺陷的检测方法，对于采集到的实测图像，改进基于End‑to‑End Object Detection with Transformers的深度学习框架，在原架构上嵌入了一种新颖的高效多尺度注意力模块—Multi‑Scale Convolutional Block Attention Module模块，允许模型根据任务需求和内容上下文动态地关注于最有用的特征，从而改善DETR模型的收敛速度和对小目标的检测准确率，实现端到端的隧道衬砌内部缺陷的自动检测；使用LabelImg软件进行标记，并利用两种隧道构件的实测数据集进行迁移学习，以建立用于训练的隧道构件—缺陷数据集；结合传统数据增强方法对GPR数据集进行随机镜像翻转、高斯模糊、明亮变换、尺度变换和添加噪声等扩增操作，进一步提高模型的泛化能力，增加样本的多样性。
专利内容
本发明提出了基于GPR数据的隧道衬砌内部空腔和不密实缺陷的检测方法，对于采集到的实测图像，改进基于End‑to‑End Object Detection with Transformers的深度学习框架，在原架构上嵌入了一种新颖的高效多尺度注意力模块—Multi‑Scale Convolutional Block Attention Module模块，允许模型根据任务需求和内容上下文动态地关注于最有用的特征，从而改善DETR模型的收敛速度和对小目标的检测准确率，实现端到端的隧道衬砌内部缺陷的自动检测；使用LabelImg软件进行标记，并利用两种隧道构件的实测数据集进行迁移学习，以建立用于训练的隧道构件—缺陷数据集；结合传统数据增强方法对GPR数据集进行随机镜像翻转、高斯模糊、明亮变换、尺度变换和添加噪声等扩增操作，进一步提高模型的泛化能力，增加样本的多样性。G06T7/00(2017.01);G06V10/44(2022.01);G06V10/82(2022.01);G06V10/774(2022.01);G06V10/24(2022.01);G06V10/34(2022.01);G06V10/52(2022.01);G06V10/771(2022.01);G06N3/0455(2023.01);G06N3/045(2023.01);G06N3/0464(2023.01);G06N3/0985(2023.01);G06N3/096(2023.01)
