【摘 要】
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传统的图像处理方法在裂缝识别任务上具有局限性,为提高复杂背景下裂缝识别的效率和准确性,本文提出了一个基于深度学习的路面裂缝自动化识别模型。在图像预处理阶段,本文首
【基金项目】
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国家自然科学基金（2017J01682）青年项目资助;国家重点研发计划（2018YFB1201601）项目资助
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传统的图像处理方法在裂缝识别任务上具有局限性,为提高复杂背景下裂缝识别的效率和准确性,本文提出了一个基于深度学习的路面裂缝自动化识别模型。在图像预处理阶段,本文首先对图像做灰度化处理,以达到降低计算量的目的;之后对图像做归一化处理,以提升后续模型的收敛速度。在裂缝识别阶段,本文构建了一个名为Crack U-Net的像素级分类模型,Crack U-Net取消了U-Net模型中的Dropout技术,以防止局部信息丢失;还将注意力机制引入Crack U-Net中,以抑止无关的噪声,提高识别精度。实验结果表明:该
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