面向路面裂缝识别的深度语义分割方法

肖义; 孔玉霞; 兰俊; 韩新雨; 王琪; 潘星瑚

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面向路面裂缝识别的深度语义分割方法

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裂缝是路面缺陷类型之一,会影响道路的安全和质量,因此识别此类缺陷是公路养护的重要一环。而现在养护信息的获取方式主要靠车载移动设备采集,针对其获取的数据具有场景复杂性、提取裂缝需要具有实时性的特点,采用基于pytorch+deeplabV3+的深度学习模型。通过对Crack500数据集进行格式标准化,再进行训练,可以在道路上得到一个很好的裂缝提取效果,这样不仅可以自动化地在像素级标出裂缝的位置,还可以标注出裂缝的形态,同时可以满足公路裂缝采集车对裂缝的提取要求,为公路养护提供一定支撑和参考价值。

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来源
《辽宁科技学院学报》 |2022年第6期|9-11|共4页
作者
肖义; 孔玉霞; 兰俊; 韩新雨; 王琪; 潘星瑚;
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作者单位

辽宁科技学院资源与土木工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类道路养护与维修;
关键词
路面裂缝; 语义分割; DeepLabV3+;

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