典型文献
并联提取与特征融合注意力网络下的裂缝检测
文献摘要：
针对裂缝检测现有方法精度低、噪声多和细节丢失等问题,设计了一种基于并行提取和注意力融合网络的裂缝检测算法.首先,利用不同深度的多尺度卷积并联神经网络提取裂缝场景的高、低级特征;然后,为了提高检测精度,针对裂缝场景的特征,结合像素注意力机制对裂缝场景的高、低级特征进行有效融合,得到用于裂缝检测的有效融合特征;最后,利用非线性映射进行裂缝检测结果输出.实验结果表明,所提算法能够获得高精度检测结果的有效特征,裂缝检测结果细节更加清晰,且有监督学习方式在很大程度上消除了检测结果的噪声干扰,得到了视觉效果更佳的检测结果;所提算法在精确率和召回率等定量指标评价中同样具有良好的表现,裂缝检测精确率达到85％.
文献关键词：
裂缝检测;并联提取;注意力机制;特征融合
中图分类号：
作者姓名：
张华卫;贾文娟;张金龙;廉敬;李攀峰
作者机构：
兰州交通大学电子与信息工程学院 兰州730070
文献出处：
引用格式：
[1]张华卫;贾文娟;张金龙;廉敬;李攀峰-.并联提取与特征融合注意力网络下的裂缝检测)[J].电子测量技术,2022(10):102-111
A类：
并联提取
B类：
特征融合,注意力网络,注意力融合,融合网络,裂缝检测算法,不同深度,多尺度卷积,低级,高检,检测精度,合像,像素注意力机制,有效融合,融合特征,非线性映射,射进,高精度检测,有效特征,有监督学习,学习方式,上消,噪声干扰,视觉效果,精确率,召回率,定量指标,指标评价
AB值：
0.334588
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
