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基于改进编码-解码网络的混凝土桥梁裂缝检测方法研究
文献摘要：
目前,混凝土桥梁的裂缝检测大量依赖人工目检,存在过程复杂、效率低下、易受主观因素影响等缺点,导致裂缝检测的质量和效率难以得到保障.为克服以上困难、开发出可自动进行混凝土桥梁裂缝识别的高精度图像检测方法,本文开展了基于深度学习技术的混凝土裂缝识别研究:(1)构建改进的编码—解码网络,以此高效提取图像中的多层次裂缝特征;(2)采用迁移学习技术,以此加强网络的特征提取能力,优化网络训练过程;(3)构建混凝土桥梁裂缝的相关数据集,驱动网络参数优化;(4)基于构建的网络和数据集进行实验分析.实验结果表明:本文提出的方法可克服复杂的图像背景干扰,裂缝检测结果的交并比(IoU)高达82％,有效地检测了混凝土桥梁的裂缝.因此,本文提出的方法可为混凝土桥梁裂缝的自动化、高精度检测提供有效的技术支撑.
文献关键词：
混凝土桥梁;裂缝检测;深度学习;编码-解码网络;迁移学习
中图分类号：
作者姓名：
赵盈皓;胡贺松;唐孟雄;陈航
作者机构：
广州建设工程质量安全检测中心有限公司,广州510440;广州建筑股份有限公司,广州510030;广州市建筑科学研究院集团有限公司,广州510440
文献出处：
引用格式：
[1]赵盈皓;胡贺松;唐孟雄;陈航-.基于改进编码-解码网络的混凝土桥梁裂缝检测方法研究)[J].广州建筑,2022(03):1-7
A类：
B类：
解码,混凝土桥梁,桥梁裂缝检测,主观因素,致裂,质量和效率,图像检测,深度学习技术,混凝土裂缝识别,高效提取,裂缝特征,迁移学习,特征提取能力,网络训练,训练过程,网络参数,背景干扰,交并比,IoU,高精度检测
AB值：
0.216455
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