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- [6] CRF learning with CNN features for image segmentation[J]. PATTERN RECOGNITION, 2015, 48 (10) : 2983 - 2992Liu, FayaoLin, GuoshengShen, Chunhua
基于深度学习的钢筋混凝土桥梁掉块露筋病害识别
被引：19
作者：
阮小丽
[1
,2
]
王波
[1
,2
]
吴巨峰
[1
,2
]
赵训刚
[1
,2
]
陈圆
[1
,2
]
机构：
[1] 桥梁结构健康与安全国家重点实验室
[2] 中铁大桥科学研究院有限公司
来源：
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;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
U445.71 [];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
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量、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。
引用
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