原文传递
基于深度学习的钢筋混凝土桥梁掉块露筋病害识别
| 题名： | 基于深度学习的钢筋混凝土桥梁掉块露筋病害识别 |
| 作者： | 阮小丽;王波;吴巨峰;赵训刚;陈圆 |
| 作者单位： | 桥梁结构健康与安全国家重点实验室;中铁大桥科学研究院有限公司 |
| 关键词： | 混凝土桥梁;掉块;露筋;深度学习;图像处理;DeepLabV3+;病害识别;桥梁检测 |
| 摘要： | 为对桥梁结构表面混凝土掉块、露筋进行定量分析，将深度学习算法与传统图像处理技术相结合，采用深度学习算法DeepLabV3+模型对桥梁结构表面病害进行语义分割，将各病害图像语义分割结果转化为2幅二值化图像，然后统计二值化图像中连通区域的数最、面积等参数，最后根据像素标定值得出掉块、露筋缺陷区域的实际物理尺寸。将基于深度学习的病害识别算法用于无人机桥梁检测系统中，对某混凝土桥梁表面病害进行检测，试验结果表明该算法病害识别准确率高，检测误差小，可以满足实际工程应用。 |
| 期刊名称： | 世界桥梁 |
| 出版年： | 2020 |
| 期： | 06 |
| 页码： | 88-92 |
检索历史
应用推荐
