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摘要：本发明涉及裂缝检测技术领域，本发明公开了基于深度学习和遗传算法的裂缝检测及伪标注方法及系统包括，收集并准备未标注的原始图像数据；原始图像通过深度学习分类模型进行特征学习，并利用Grad‑CAM算法输出图像中裂缝的定位图；原始图像同时输入语义分割模块，进行像素级的裂缝识别；在语义分割模块中，引入多目标遗传算法对分割参数进行优化；将裂缝检测与定位模块和语义分割模块的输出结果进行图像融合，对融合后的结果图像应用形态学闭操作，填补阈值分割产生的裂缝空洞，输出最终的裂缝伪标注结果图像。本方法提高伪标注的准确率和覆盖率，将伪标注过程中的最佳图像尺度和最佳数据尺度纳入优化目标，进一步提升了伪标注的质量和实用性。
主权项：1.基于深度学习和遗传算法的裂缝检测及伪标注方法，其特征在于：包括，收集并准备未标注的原始图像数据，作为处理流程的输入；将原始图像输入裂缝检测与定位模块，运用深度学习分类模型进行特征学习，并利用Grad-CAM算法输出图像中裂缝的定位图；原始图像同时输入语义分割模块，通过深度学习模型进行像素级的裂缝识别；在语义分割模块中，引入多目标遗传算法对分割参数进行优化；将裂缝检测与定位模块和语义分割模块的输出结果进行图像融合，对融合后的结果图像应用形态学闭操作，填补阈值分割产生的裂缝空洞；经过形态学闭操作处理后，输出最终的裂缝伪标注结果图像。
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百度查询： 三峡金沙江云川水电开发有限公司 基于深度学习和遗传算法的裂缝检测及伪标注方法及系统
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