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建筑科学与工程
基于级联神经网络的复杂裂缝检测方法研究
针对传统深度学习的裂缝检测方法在复杂环境下鲁棒性低、边缘区域识别精度差、损伤量化结果误差大的问题,本文提出了一种复杂环境下基于级联神经网络的混凝土裂缝检测方法。该方法分为三步,第一步利用改进的语义分割模型对复杂环境下的裂缝进行初步识别,判断图像中裂缝的大致感兴趣区域;第二步采用本文所提基于金字塔池化的掩膜优化方法对粗分割图像进行优化,精确捕获裂缝边缘上下文信息;第三步采用二维码靶标的图像像素解析度和裂缝宽度参数获取算法计算裂缝宽度。试验结果表明,该方法相较于传统裂缝识别方法在精确率、召回率、准确率、F1分数和交并比五项评价指标上均有提升,且本文方法总体检测准确率在95%以上,能实现复杂环境下混凝土裂缝的检测与定量分析。
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