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申请/专利权人：福建农林大学
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv5模型量化清水混凝土表面气泡缺陷的语义分割方法，具体包含以下步骤：建立清水混凝土表面气泡缺陷的语义分割数据集；标记语义分割数据集，并将所述数据集划分为训练集、验证集；构建用于清水混凝土结构表面气泡缺陷识别的深度学习语义分割模型；训练和验证构建的语义分割模型；采用验证后的语义分割模型进行量化识别气泡缺陷；提取识别出图像中气泡缺陷的最大直径及面积。该方法无需昂贵的检测设备，模型能够实时量化清水混凝土表面气泡缺陷的程度。
主权项：1.一种基于YOLOv5模型量化清水混凝土表面气泡缺陷的语义分割方法，其特征在于，其包括：步骤1：建立清水混凝土表面气泡缺陷的语义分割数据集；步骤2：对所述语义分割数据集中的数据进行一一标记，然后将所述语义分割数据集中标记后的数据划分为训练集、验证集；步骤3：构建基于YOLOv5模型且用于清水混凝土结构表面气泡缺陷识别的深度学习语义分割模型；步骤4：将所述训练集和所述验证集导入到深度学习语义分割模型中进行训练和验证，以构建符合预设验证要求的语义分割模型；步骤5：将验证后的语义分割模型用于量化识别气泡缺陷，生成识别结果；步骤6：根据识别结果，进行提取识别出图像中气泡缺陷的最大直径及面积。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福建农林大学 基于YOLOv5模型量化清水混凝土表面气泡缺陷的语义分割方法
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