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| 专利/申请号： | CN201710025361.5 | 专利名称： | 一种基于CNN深度学习的桥梁裂缝检测定位方法 |
| 申请日： | 2017-01-13 | 申请/专利权人 | 陕西师范大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 陕西省西安市长安区西长安街620号陕西师范大学长安校区 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | 分类号： | G06T7/00分类检索 公路桥梁 深度学习 C 港口 检测 定位方法专利转让搜索 |
| 公开/公告日： | 2017-06-30 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN106910186A | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
摘 要：本发明公开了一种基于CNN深度学习的桥梁裂缝检测定位方法,该方法首先利用窗口滑动算法将桥梁图像切分为较小的桥梁裂缝面元图像和桥梁背景面元图像；同时,根据基于卷积神经网络(CNN)的DBCC分类模型,对桥梁背景面元图像和桥梁裂缝面元图像进行识别；然后,结合窗口滑动算法在整幅桥梁裂缝图像上进行桥梁裂缝的检测定位；最后,采用图像金字塔和ROI区域相结合的搜索策略对算法进行加速。与传统的裂缝检测定位方法相比,本发明提出的桥梁裂缝检测定位方法不仅具有更好的检测效果和更强的泛化能力,而且本发明的检测定位方法是直接基于彩色图像进行的,这也是传统的裂缝检测定位方法所不具备的特点。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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