dongairan 学生  2019年05月07日
缺陷检测
传统的图像处理算法不能很好的对桥梁裂缝进行检测, 而经典的深度学习模型直接用于桥梁裂缝的检测, 效果不
甚理想. 针对这些问题, 本文提出了一种基于深度学习的桥梁裂缝检测算法. 首先, 利用滑动窗口算法将桥梁裂缝图像切分
为较小的桥梁裂缝面元图像和桥梁背景面元图像, 并根据对面元图像的分析, 提出一种基于卷积神经网络 (CNN) 的 DBCC
(Deep-bridge-crack-classify) 分类模型, 用于桥梁背景面元和桥梁裂缝面元的识别. 然后, 基于 DBCC 分类模型结合改进的窗
口滑动算法对桥梁裂缝进行检测. 最后, 采用图像金字塔和 ROI 区域结合的搜索策略对算法进行加速. 实验结果表明: 与传统
算法相比, 本文算法具有更好的识别效果和更强的泛化能力.
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