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基于卷积神经网络算法的混凝土桥梁裂缝识别与定位技术
| 题名： | 基于卷积神经网络算法的混凝土桥梁裂缝识别与定位技术 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 高庆飞;王宇;刘晨光;郭斌强;刘洋 |
| 作者单位： | 哈尔滨工业大学交通科学与工程学院;浙江省交通规划设计研究院 |
| 关键词： | 卷积神经网络;裂缝识别;裂缝定位;混凝土桥梁;检测;图像处理 |
| 摘要： | 无人机技术的进步与高性能计算机的出现.促进了桥梁结构智能化检测的发展。为了实现对无人机获取的大量照片的自动化处理,提出了一种基于计算机视觉的混凝土桥梁裂缝识别与定位技术。以卷积神经网络为核心算法,构建相应的数据库,通过对现有方法的改进,提出一种混凝土桥梁裂缝高效识别的技术。用于检测桥梁裂缝的卷积神经网络架构由3组卷积与池化层、两组Dropout与全连接层组成,算法测试集准确率为93.6%。结合卷积神经网络与滑动窗口算法,搭建相应的数据库与网络架构，提出一种混凝土桥梁裂缝准确定位的技术。结果表明,本文所提出的混凝土桥梁裂缝识别与定位技术,计算效率较高.准确度较好,可以直接应用于识别由无人机拍摄得到的桥梁裂缝照片。此项技术加速了识别速度且具有较高的准确率,为智能化、自动化检测桥梁病害奠定了良好的基础。 |
| 期刊名称： | 公路 |
| 出版年： | 2020 |
| 期： | 09 |
| 页码： | 268-274 |
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