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基于高分辨特征的隧道病害检测算法研究
文献摘要：
现阶段,自动化隧道病害检测的准确率往往受限于隧道内部的成像条件与检测车的采集设备,波动较大.本文提出一种基于HR(High Resolution)-Net的隧道病害检测算法HR-Net(1se),通过使用高分辨率特征可在成像条件较差的隧道洞壁图像中,更准确地提取隧道洞壁病害,且具有较高的鲁棒性.为提升算法运行效率,本算法使用HR-Net的第一阶段的特征提取网络作为主干网络,并使用该特征进行病害检测.通过在隧道病害图像数据集上验证,本文算法的mIoU指标达到81.74％,高于其他对比算法,并且耗时低于原始的HR-Net约25％.
文献关键词：
隧道检测车图像;像素级隧道病害检测;高分辨率特征
中图分类号：
作者姓名：
夏鲲
作者机构：
西安工程大学后勤管理处(集团) 陕西 西安 710048
文献出处：
引用格式：
[1]夏鲲-.基于高分辨特征的隧道病害检测算法研究)[J].科学与信息化,2022(20):70-72
A类：
1se,隧道检测车图像,像素级隧道病害检测
B类：
检测算法,算法研究,受限于,隧道内,成像条件,High,Resolution,Net,高分辨率特征,第一阶段,特征提取网络,主干网络,病害图像数据集,mIoU,标达,对比算法
AB值：
0.185065
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