【摘 要】
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目前混凝土渡槽裂缝成因判定主要依靠专家人工评价,效率较低,而大多数自动化识别程序仅识别裂缝是否出现,并未进行裂缝特征提取及裂缝类型判定。因此,提出一种基于深度学习的渡槽裂缝类型判定方法,该方法通过图像识别提取图像中裂缝的产状、走向、长宽、数量等特征参数,并将提取到的参数与监测温度等数据相结合,采用机器学习模型判定裂缝类型。试验结果表明,裂缝宽度误差在0.02 mm以内,裂缝类型判断准确率达88.0%。
【机 构】
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天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室,水利部南水北调规划设计管理局
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC0406903)。
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目前混凝土渡槽裂缝成因判定主要依靠专家人工评价,效率较低,而大多数自动化识别程序仅识别裂缝是否出现,并未进行裂缝特征提取及裂缝类型判定。因此,提出一种基于深度学习的渡槽裂缝类型判定方法,该方法通过图像识别提取图像中裂缝的产状、走向、长宽、数量等特征参数,并将提取到的参数与监测温度等数据相结合,采用机器学习模型判定裂缝类型。试验结果表明,裂缝宽度误差在0.02 mm以内,裂缝类型判断准确率达88.0%。
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