基于深度学习的公路裂缝病害自动识别技术研究

隆星

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基于深度学习的公路裂缝病害自动识别技术研究

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针对目前裂缝识别存在样本较少,识别精度受样本采集时的环境因素影响较大等问题,提出一种结合VGG网络和Seg Net网络的裂缝分割算法模型(DeepCrack),解决了模型鲁棒性较差的缺陷,实现了裂缝的像素级(pixel-level)识别定位。基于该模型与另外6种深度学习模型在公开道路数据集CRKWH100和CrackL315上的测试结果表明:该模型不仅可以实现对裂缝的识别定位,还能准确地提取裂缝的尺度信息,研究结果可应用于实际工程检测。

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来源
《工程建设与设计》 |2023年第2期|105-109|共5页
作者
隆星;
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作者单位

中国铁建投资集团有限公司;

西安交通大学人居环境与建筑工程学院;

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正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;路面的养护与维修;
关键词
高速公路; 深度学习; 病害识别; 卷积神经网络;

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