一种基于迁移学习的水下坝体表面裂缝识别方法

摘要

本发明公开了水下图像目标识别技术领域的一种基于迁移学习的水下坝体表面裂缝识别方法，旨在解决现有技术中将深度学习的方法运用到水下复杂环境的裂缝检测中，由于水下样本数据难以大量获取，进而影响识别准确率的技术问题。所述方法包括如下步骤：基于水上坝体表面裂缝图像和水下坝体表面裂缝图像，构建混合样本集；利用混合样本集训练深度卷积神经网络模型，获取预训练网络模型；利用深度卷积神经网络模型和预训练网络模型，获取目标网络模型；将水下坝体表面裂缝图像输入目标网络模型，根据目标网络模型输出的标签类别，识别坝体表面损毁程度。