典型文献
基于深度学习和不可分小波的裂纹检测方法
文献摘要：
基础建设逐渐老旧、破败,产生了许多问题,裂纹是其中之一.在现有的裂纹检测方法上,如人眼检测和基于深度学习的裂纹检测,该文提出了一种将不可分小波与卷积神经网络相结合的新方法.首先构造二通道不可分小波滤波器组对数据集的图像进行低频提取,然后利用不可分加性小波的分解原理,得到高频图像数据集;再对DenseNet进行迁移学习构造神经网络;最后将高频图像数据集的80％用作训练集,20％用作验证集,放入神经网络中进行训练和验证.实验结果表明,该方法可得到较好的裂纹检测效果.
文献关键词：
裂纹检测;深度学习;卷积神经网络;不可分小波;加性小波;迁移学习
中图分类号：
作者姓名：
周圆昊;王震;郝昱权;刘斌
作者机构：
湖北大学计算机与信息工程学院,湖北武汉430062
文献出处：
引用格式：
[1]周圆昊;王震;郝昱权;刘斌-.基于深度学习和不可分小波的裂纹检测方法)[J].电脑知识与技术,2022(18):6-9
A类：
不可分小波,加性小波
B类：
裂纹检测,基础建设,破败,人眼检测,二通,小波滤波器组,图像数据集,DenseNet,迁移学习,造神,作训,训练集,验证集,放入,入神,检测效果
AB值：
0.243358
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