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基于改进U-net的大坝表面混凝土裂缝图像分割方法
被引量：
3
1
作者
赵普
谷艳昌
+1 位作者
张大伟
吴云星
《人民长江》
北大核心
2024年第4期252-261,共10页
大坝表面混凝土裂缝的检测与识别对大坝安全具有重要意义,为此开展了基于深度学习方法的混凝土裂缝织别方法研究。针对裂缝图像具有复杂拓扑结构和正负样本不平衡等特点,在典型U-net中嵌入了ASPP和CBAM优化模块,同时以Dice+BCE混合损失...
大坝表面混凝土裂缝的检测与识别对大坝安全具有重要意义,为此开展了基于深度学习方法的混凝土裂缝织别方法研究。针对裂缝图像具有复杂拓扑结构和正负样本不平衡等特点,在典型U-net中嵌入了ASPP和CBAM优化模块,同时以Dice+BCE混合损失函数代替了单一交叉熵损失函数。结果表明:所创建的改进U-net在自制实例大坝裂缝图像数据集上表现优异,交并比IoU和F1分数分别为47.05%和62.99%,对比典型U-net分别提高了5.41%和5.19%,对比PSPNet分别提高了3.05%和3.31%。改进的U-net在裂缝分割任务中像素分类更精确,多尺度信息更丰富,具有良好的泛化能力和鲁棒性,可为大坝混凝土结构表面裂缝检测与识别提供更优的手段。
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关键词
混凝土裂缝检测
深度学习
语义分割
u-net模型优化
大坝安全
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职称材料
题名
基于改进U-net的大坝表面混凝土裂缝图像分割方法
被引量：
3
1
作者
赵普
谷艳昌
张大伟
吴云星
机构
南京水利科学研究院
水利部大坝安全管理中心
江苏省连云港市水利局
出处
《人民长江》
北大核心
2024年第4期252-261,共10页
基金
国家自然科学基金项目(51979175)
南京水科院基本科研业务费科研创新团队建设项目(Y722003)
南京水科院基本科研业务费重点项目(Y721005,Y721003)。
文摘
大坝表面混凝土裂缝的检测与识别对大坝安全具有重要意义,为此开展了基于深度学习方法的混凝土裂缝织别方法研究。针对裂缝图像具有复杂拓扑结构和正负样本不平衡等特点,在典型U-net中嵌入了ASPP和CBAM优化模块,同时以Dice+BCE混合损失函数代替了单一交叉熵损失函数。结果表明:所创建的改进U-net在自制实例大坝裂缝图像数据集上表现优异,交并比IoU和F1分数分别为47.05%和62.99%,对比典型U-net分别提高了5.41%和5.19%,对比PSPNet分别提高了3.05%和3.31%。改进的U-net在裂缝分割任务中像素分类更精确,多尺度信息更丰富,具有良好的泛化能力和鲁棒性,可为大坝混凝土结构表面裂缝检测与识别提供更优的手段。
关键词
混凝土裂缝检测
深度学习
语义分割
u-net模型优化
大坝安全
Keywords
concrete crack detection
deep learning
semantic segmentation
improved
u-net
model
dam safety
分类号
TV698.1 [水利工程—水利水电工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进U-net的大坝表面混凝土裂缝图像分割方法
赵普
谷艳昌
张大伟
吴云星
《人民长江》
北大核心
2024
3
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