技术总结
本发明公开了一种基于全景图像CNN的隧道病害自动识别装置。首先通过一种全景视觉传感器快速获取隧道内壁的全景图像，然后对全景图像进行处理，主要包括全景图像展开、图像预处理、二值化处理等提取疑似病害区域；最后，采用卷积神经网络对病害进行自动检测分类识别。本发明提出的方案极大程度简化了检测装置在获取隧道内壁全景图像的结构，通过端对端的卷积神经网络实现了各种隧道病害特征自动提取、检测和识别，为隧道的维护、竣工验收提供了有效的技术支撑。
技术研发人员：汤一平;胡克钢;袁公萍;吴挺;鲁少辉;韩国栋;陈麒;何霞;陈朋;王丽冉
受保护的技术使用者：浙江工业大学
文档号码：201710110049
技术研发日：2017.02.28
技术公布日：2017.06.13