關(guān)鍵詞:圖像處理 橋梁裂縫檢測(cè) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
摘要:針對(duì)傳統(tǒng)的橋梁裂縫檢測(cè)準(zhǔn)確性不高、丟失細(xì)節(jié)信息、寬度信息獲取困難等問(wèn)題,提出一種采用U-Net卷積網(wǎng)絡(luò)的像素級(jí)、小樣本的裂縫檢測(cè)方法。該方法使用多層卷積自動(dòng)提取裂縫特征,并利用淺層網(wǎng)絡(luò)與深層網(wǎng)絡(luò)疊加的方法實(shí)現(xiàn)裂縫局部特征與抽象特征的融合,從而保留裂縫細(xì)節(jié)特征,使得檢測(cè)準(zhǔn)確性大大提升。對(duì)檢測(cè)結(jié)果中出現(xiàn)的背景雜波和偽裂縫,采用閾值法和改進(jìn)的迪杰斯特拉連接算法來(lái)實(shí)現(xiàn)裂縫的精細(xì)提取。最后,采用八方向搜索法實(shí)現(xiàn)裂縫寬度的精確測(cè)量。實(shí)驗(yàn)證明,所提方法能準(zhǔn)確、完整地對(duì)橋梁裂縫進(jìn)行提取,寬度測(cè)量準(zhǔn)確,可以滿足應(yīng)用需求。
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