基于多迁移学习模型融合的大坝裂缝检测方法

摘要

本发明基于多迁移学习模型融合的大坝裂缝检测方法涉及图像识别领域，尤其是一种多模型融合的大坝裂缝检测方法。该方法首先收集道路、墙壁、桥梁和大坝裂缝数据集，对大坝裂缝图片数据集进行数据增强处理；构建MobileNet‑SSD目标检测模型，将SSD算法中原有的VGG网络替换成MobileNet网络结构；进行模型训练；训练完成后，提取道路裂缝检测模型和墙壁裂缝检测模型中已经训练好的MobileNet结构参数，导入未训练的MobileNet‑SSD中，对MobileNet结构进行冻结；利用数据增强后的大坝裂缝数据集进行迁移学习，得到多个模型后，将多个模型进行融合计算，提高大坝裂缝检测的准确度。