【摘 要】
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为提高隧道衬砌裂缝的识别精度和速度,提出一种基于深度学习的隧道衬砌裂缝自动识别算法。该算法使用两个深度卷积神经网络分别实现隧道衬砌图像分类和裂缝识别。首先使用图
【机 构】
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上海同岩土木工程科技股份有限公司,上海地下基础设施安全检测与养护装备工程技术研究中心,贵州高速公路集团有限公司
【基金项目】
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贵州省科技计划项目(黔科合支撑[2016]2318);上海人才发展资金资助项目(2017055);上海市2018年技术标准专项项目(18DZ2202300)
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为提高隧道衬砌裂缝的识别精度和速度,提出一种基于深度学习的隧道衬砌裂缝自动识别算法。该算法使用两个深度卷积神经网络分别实现隧道衬砌图像分类和裂缝识别。首先使用图像分类网络对隧道衬砌图像进行分类,筛选出含有裂缝的图像;然后使用裂缝识别网络,结合滑动窗口扫描的方式对含有裂缝的图像进行裂缝识别,得到初步的裂缝定位结果;最后根据初步的裂缝定位结果进行图像分割,并计算出裂缝的长度值和宽度值。实验结果表明:图像分类和裂缝识别的准确率均达到98%;处理单张不包含裂缝的大尺度图像耗时0.008s,处理单张包含裂缝的图像耗
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