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针对常规缺陷检测方法难适用于复杂环境下的坝面表观缺陷检测的问题,提出了一种基于迁移学习的坝面表观缺陷智能检测方法,主要解决坝面缺陷的识别与分类问题。该检测方法主要包括三个部分:首先采用图像预处理对多旋翼无人机采集到的原始图像数据进行数据扩充和特征突显;然后运用迁移学习方法将Inception-v3网络模型作为预训练模型,训练处理过后的缺陷数据,得到坝面缺陷检测模型;最后构建全连接分类网络并利用检测模型对测试集数据进行分类测试。试验结果显示:该检测方法仅耗时28 min就完成了对约33 000张缺陷数据的训