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双尺度网络高分辨率楼面影像微小缺陷检测
被引量：
2
1
作者
孙光民
陈佳阳
+2 位作者
李冰
李煜
闫冬
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期286-293,共8页
为了便于对建筑外墙瓷砖松动和开裂现象进行定期排查以保证周围居民的人身安全,本文提出了一种通过高分辨率相机拍摄的楼面图像进行微小缺陷自动检测的方法。将原始检测任务划分为大尺度下的非墙体分割任务以及小尺度下的缺陷检测任务;...
为了便于对建筑外墙瓷砖松动和开裂现象进行定期排查以保证周围居民的人身安全,本文提出了一种通过高分辨率相机拍摄的楼面图像进行微小缺陷自动检测的方法。将原始检测任务划分为大尺度下的非墙体分割任务以及小尺度下的缺陷检测任务;分别针对这些任务训练相应的深度模型并应用其进行处理;将这些多尺度任务的处理结果进行融合,得到微小缺陷的最终检测结果。实验表明:本文算法在精度和效率上都要明显优于单尺度方法。本文算法已在某小区实际部署运行并取得了良好的效果,具有很高的实用价值。
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关键词
目标
检测
墙面
缺陷
高分辨率检测器
卷积神经网络
多尺度
滑窗
负反馈技术
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职称材料
题名
双尺度网络高分辨率楼面影像微小缺陷检测
被引量：
2
1
作者
孙光民
陈佳阳
李冰
李煜
闫冬
机构
北京工业大学信息学部
中国烟草总公司北京市公司
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期286-293,共8页
基金
国家重点研发计划(2018YFF01012300)
国家自然科学基金项目(11527801,41706201).
文摘
为了便于对建筑外墙瓷砖松动和开裂现象进行定期排查以保证周围居民的人身安全,本文提出了一种通过高分辨率相机拍摄的楼面图像进行微小缺陷自动检测的方法。将原始检测任务划分为大尺度下的非墙体分割任务以及小尺度下的缺陷检测任务;分别针对这些任务训练相应的深度模型并应用其进行处理;将这些多尺度任务的处理结果进行融合,得到微小缺陷的最终检测结果。实验表明:本文算法在精度和效率上都要明显优于单尺度方法。本文算法已在某小区实际部署运行并取得了良好的效果,具有很高的实用价值。
关键词
目标
检测
墙面
缺陷
高分辨率检测器
卷积神经网络
多尺度
滑窗
负反馈技术
Keywords
object detection
wall surface
defects
high-resolution detectors
convolutional neural networks
multiscale
sliding window
negative feedback techniques
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
双尺度网络高分辨率楼面影像微小缺陷检测
孙光民
陈佳阳
李冰
李煜
闫冬
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
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参考文献
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