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基于深度学习语义分割的桥梁病害图像像素级识别方法
| 题名： | 基于深度学习语义分割的桥梁病害图像像素级识别方法 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 金耀;徐阳;韩飞杨;何少阳;王俊博 |
| 作者单位： | 中交公路规划设计院有限公司;哈尔滨工业大学土木工程学院 |
| 关键词： | 深度学习;语义分割;桥梁病害;像素级识别 |
| 摘要： | 为了解决如何从背景中把感兴趣的桥梁病害区域以像素级精度识别出来的问题，本文针对混凝土裂缝、钢材锈蚀、表面涂层脱落、混凝土掉块4种桥梁局部病害形式，提出了一种基于深度学习语义分割的桥梁病害图像像素级识别方法，通过构建由一系列功能层组成的深度卷积神经网络（包括卷积层、批归一化层、非线性激活层、最大池化层、反卷积层、全连接层、softmax分类层等），实现像素级的病害区域识别。以考虑不平衡数据处理的像素级交叉熵分类损失为模型训练的损失函数，同时采用数据增强方法，对输入输出图像随机采用逆时针旋转90°、180°、 |
| 期刊名称： | 公路交通科技 |
| 出版年： | 2020 |
| 期： | 01 |
| 页码： | 183-188 |
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