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基于迁移学习的桥梁表观病害检测技术研究
被引量：
12
1
作者
王桂平
陈旺桥
+2 位作者
杨建喜
唐于凌
吴波
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1638-1646,共9页
桥梁表观病害检测是保证桥梁设施安全的关键技术之一。深度卷积网络因其强大的特征提取能力,被广泛应用于土木工程领域的结构病害识别与检测,然而在土木工程领域中往往缺乏用于训练深度学习网络的高质量大规模病害图像数据集。针对上述...
桥梁表观病害检测是保证桥梁设施安全的关键技术之一。深度卷积网络因其强大的特征提取能力,被广泛应用于土木工程领域的结构病害识别与检测,然而在土木工程领域中往往缺乏用于训练深度学习网络的高质量大规模病害图像数据集。针对上述问题,提出一种基于迁移学习的桥梁表观病害检测方法。该方法运用迁移学习技术,通过迁移VGG16网络模型结构及全部卷积层参数,并在迁移后的模型结构上添加新的全连接层,以此来解决训练数据集不足的问题。运用动态学习率调整策略,以不同的学习率对卷积层和全连接层参数分别进行微调,用于提高模型的识别准确率。实验对比ResNet18,ResNet50,VGG19,VGG16等主流深度学习网络模型,该方法在验证集上取得了最高准确率,为98.86%。用实拍的未经过处理的桥梁表观病害图像数据集进行测试,该方法的整体结构表观病害识别准确率达到88.33%,其中泛碱、露筋和裂缝3类病害的测试准确率分别达到96.25%,80.00%和88.75%,具有较高的病害识别准确率,可以用于在役桥梁表观病害识别。
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关键词
桥梁表观病害检测
迁移
学习
深度卷积网络
动态学习率调整
微调
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题名
基于迁移学习的桥梁表观病害检测技术研究
被引量：
12
1
作者
王桂平
陈旺桥
杨建喜
唐于凌
吴波
机构
重庆交通大学信息科学与工程学院
重庆交通大学土木工程学院
出处
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1638-1646,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(62073051)
重庆市教委科学技术研究项目青年项目(KJQN201900726)
重庆市教委科学技术研究项目重大项目(KJZD-M202000702)。
文摘
桥梁表观病害检测是保证桥梁设施安全的关键技术之一。深度卷积网络因其强大的特征提取能力,被广泛应用于土木工程领域的结构病害识别与检测,然而在土木工程领域中往往缺乏用于训练深度学习网络的高质量大规模病害图像数据集。针对上述问题,提出一种基于迁移学习的桥梁表观病害检测方法。该方法运用迁移学习技术,通过迁移VGG16网络模型结构及全部卷积层参数,并在迁移后的模型结构上添加新的全连接层,以此来解决训练数据集不足的问题。运用动态学习率调整策略,以不同的学习率对卷积层和全连接层参数分别进行微调,用于提高模型的识别准确率。实验对比ResNet18,ResNet50,VGG19,VGG16等主流深度学习网络模型,该方法在验证集上取得了最高准确率,为98.86%。用实拍的未经过处理的桥梁表观病害图像数据集进行测试,该方法的整体结构表观病害识别准确率达到88.33%,其中泛碱、露筋和裂缝3类病害的测试准确率分别达到96.25%,80.00%和88.75%,具有较高的病害识别准确率,可以用于在役桥梁表观病害识别。
关键词
桥梁表观病害检测
迁移
学习
深度卷积网络
动态学习率调整
微调
Keywords
bridge surface disease detection
transfer learning
deep convolution network
dynamic learning rate adjustment
fine-tune
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于迁移学习的桥梁表观病害检测技术研究
王桂平
陈旺桥
杨建喜
唐于凌
吴波
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
12
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