基于深度学习的结构外观病害检测与监测数据挖掘

基于深度学习的结构外观病害检测与监测数据挖掘摘要近年来，随着工程建设的不断扩大，对于结构物的检测和监测工作也逐渐得到了广泛的应用。对于结构物的病害检测，传统方法主要依靠人工巡视进行判断，然而这种方法存

基于深度学习的结构外观病害检测与监测数据挖掘 摘要 近年来，随着工程建设的不断扩大，对于结构物的检测和监测工作 也逐渐得到了广泛的应用。对于结构物的病害检测，传统方法主要依靠 人工巡视进行判断，然而这种方法存在着漏检和误差率高的问题。为了 提高检测效率和准确性，本文提出了一种基于深度学习的结构外观病害 检测与监测数据挖掘方法。该方法能够对结构物的图像进行处理，并进 行精准的病害分析，从而提高对于结构物的检测和监测效率。 关键词：深度学习，结构外观病害，数据挖掘，监测 引言 随着我国城市化建设的快速发展，各种新型建筑和桥梁等结构物的 修建数量不断的增多。这些工程结构物在使用的过程中可能会出现一些 病害，例如裂缝、斑点等，如果及时的发现和处理，可以有效地避免安 全事故的发生。因此，对于结构物的检测和监测工作显得尤为重要。 传统的结构物病害检测方法主要是通过人工方法对结构物进行巡 视，并结合其自身的经验对发现的病害进行分析和判断。然而，这种方 法需要耗费大量的人力和物力资源，而且存在着漏检和误差率高的问 题。因此，如何提高检测效率和准确性成为了当前急需解决的问题。 随着深度学习技术的不断发展，其在图像处理方面的应用也越来越 广泛。深度学习的神经网络模型具有较强的感知能力，可以快速、准确 地处理大量的图像数据。因此，将深度学习技术应用于结构物病害检测 与监测数据挖掘中，不仅可以提高检测效率和准确性，而且可以实现自 动化检测，大大降低人力成本。 本文将介绍一种基于深度学习的结构外观病害检测与监测数据挖掘 方法。我们将结构物的图像进行处理，并进行病害分析。同时，本文还 将介绍我们所使用的相关技术和实验结果。