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基于遗传算法和U型神经网络的道路裂缝分割的方法

摘要

本发明提供一种基于遗传算法和U型神经网络的道路裂缝分割的方法,使用遗传算法对U型编‑解码结构的全卷积神经网络架构进行搜索以实现自动化设计,用于解决人工设计道路裂缝分割神经网络模型工作繁琐、工作量大以及所设计的模型较复杂和在复杂情况下对道路裂缝分割不精确的问题,能自动且精确地对道路裂缝进行分割;为这些模块寻找到比人工设计更好和具有更低计算复杂度的结构和操作,对复杂的道路表面图像裂缝、病害的不均匀性和光照不均衡现象的干扰具有较强的鲁棒性,能更准确地提取道路裂缝的特征,从而提高整张图像的分割准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN112257622A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-01-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 汕头大学;

    申请/专利号CN202011172312.2

  • 申请日2020-10-28

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/34(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06N3/12(20060101);

  • 代理机构44205 广州嘉权专利商标事务所有限公司;

  • 代理人叶洁勇

  • 地址 515063 广东省汕头市大学路汕头大学

  • 入库时间 2023-06-19 09:38:30

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-08-16

    授权

    发明专利权授予

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