基于图像处理和深度学习的隧洞检测系统

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基于图像处理和深度学习的隧洞检测系统
申请号:CN202410928070
申请日期:2024-07-11
公开号:CN118628476A
公开日期:2024-09-10
类型:发明专利
摘要
本文提出了一种基于图像处理和深度学习的隧洞裂缝收敛检测系统,解决了在较暗环境中进行裂缝检测、收敛检测的技术难题。包含六个模块:数据采集模块通过安装在隧道内的靶标、高清摄像头和补光灯定时拍摄图像,并筛选出具有代表性的图像。图片预处理模块对采集到的图像进行去噪、增强对比度、调整尺度和细节增强等操作。训练更新模块利用预处理后的图像构建数据集,通过YOLOv5模型分别进行裂缝检测和收敛检测的训练。裂缝检测模块配置最优模型,对测试集图像进行检测并记录。收敛检测模块通过计算目标中心和绘制图像上的三角形,分析目标的位移和收敛情况。监控模块支持定期反馈隧洞裂缝和收敛检测的结果。该系统提升了隧洞安全监测的精度和效率。
技术关键词
图像处理 隧洞 裂缝 直方图均衡化方法 数据存储模块 高斯滤波方法 监控平台 展示单元 图像存储单元 对比度 图像获取模块 隧道 可视化界面 深度学习模型 数据可视化 高清摄像头 数据采集模块