一种基于深度学习的RC结构钢筋直径测量方法及装置

本发明涉及钢筋直径检测领域，具体的说是一种基于深度学习的RC结构钢筋直径测量方法及装置，包括获取钢筋混凝土的X射线图像并构建图像数据集；将数据集输入到HA‑TransUNet模型中进行训练；通过混合编码器提取图像的局部细节特征和全局上下文信息；通过添加自适应混合注意力模块，获取特征全局和局部信息之间的相关性；通过添加混合细节增强模块，获取增强图像的边缘轮廓细节；通过解码器将混合编码器的特征进行解码以产生分割结果；将图像输入到训练好的设计模型输出钢筋语义分割图像，对该分割图像钢筋部分进行分析，计算修正钢筋直径，本发明采用了结合深度学习与图像处理的方法，改进深度学习模型算法，准确计算混凝土中钢筋的直径。