结合多尺度特征和注意力机制的公路裂缝检测

张瑞燕

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结合多尺度特征和注意力机制的公路裂缝检测

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摘要

由于航拍公路裂缝数据缺乏并且裂缝图像存在目标小、分布复杂的特点,导致语义分割模型在航拍公路裂缝检测中效果差,影响模型在实际场景的应用,为此提出基于改进DeeplabV3+的公路裂缝检测方法。构建语义分割模型,选定DeeplabV3+模型并作如下优化:由于低级特征包含更多裂缝细节信息,增加了提取低级特征的路径,从ASPP模块输出的特征为高级特征,高级特征包含更多语义信息,将两者信息进行融合能保证模型不丢失裂缝的细节信息;在网络中嵌入SCSE注意力模块抑制对其他无关信息的响应,改善模型在裂缝数据集检测效果差的问题。实验结果表明,改进DeeplabV3+算法可以有效解决模型对小目标裂缝分割时效果差的问题,模型的检测精度提高了2.59%,具有较强的应用价值,可以为实际公路裂缝检测提供参考。

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来源
《现代电子技术》 |2023年第3期|100-104|共5页
作者
张瑞燕;
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作者单位

中国海洋大学工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TN911.73-34;TP319.4;
关键词
道路裂缝; 裂缝检测; 语义分割; 多尺度特征融合; 注意力机制; 深度学习; 网络模型改进; 智能检测;

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