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本发明公开了一种基于神经网络的城墙多光谱成像病害无损检测方法,涉及数字图像处理技术领域,包括如下步骤:获取经过黑白板校正和配准后的城墙多光谱数据;通过最小噪声分离方法对得到的多光谱数据进行降维去噪;将降维去噪后的低维图像进行融合,并送入搭好的CNN模型进行训练和测试;将处理后的待检测城墙多光谱数据送入模型进行预测,输出检测结果并进行可视化展示;本发明使用训练后具有感知能力的卷积神经网络分类模型对城墙病害进行像素级分类检测,并将预测结果进行可视化展示,实现对城墙病害的无损智能检测。
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116309477 A (43)申请公布日 2023.06.23 (21)申请号 202310289397.X G06N 3/048 (2023.01)
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