一种基于深度学习的水下桥墩病害图像分辨率增强方法
基本信息
| 申请号 | CN201911188477.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111161156A | 公开（公告）日 | 2020-05-15 |
| 申请公布号 | CN111161156A | 申请公布日 | 2020-05-15 |
| 分类号 | G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 侯士通;吴刚;董斌;蒋剑彪 | 申请（专利权）人 | 东衢智慧交通基础设施科技（江苏）有限公司 |
| 代理机构 | 南京苏高专利商标事务所（普通合伙） | 代理人 | 江苏东印智慧工程技术研究院有限公司;东南大学;东衢智慧交通基础设施科技（江苏）有限公司 |
| 地址 | 211189 江苏省南京市江宁区东南大学路2号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种基于深度学习的水下桥墩病害图像分辨率增强方法，包括如下步骤：准备好低分辨率水下桥墩照片以及高分辨率水下桥墩照片，包括有病害与无病害图片；运用图像数据增强方法，扩充数据集的数量；将数据集划分为训练集与验证集，建立深度学习中的WDSR网络模型，将高分辨率的照片作为标签，进行训练，得到训练模型；输入低分辨率的水下病害照片，经过训练好的WDSR模型自动处理，即可得到较高分辨率的水下病害照片。本发明效率高，成本低，相对于传统的图像分辨率增强算法更具有明显的自动化优势。 |
