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改进U-Net的路面裂缝检测方法
被引量：
6
1
作者
张明星
徐健
+3 位作者
刘秀平
张勇进
张闯
宁小鸽
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第24期306-313,共8页
针对基础U-Net对路面裂缝分割效果不强,裂缝轮廓分割精细度不够、难以识别狭窄裂缝、分割精度低等问题,提出一种改进U-Net的路面裂缝分割方法。使用改进的ResNet50作为主干网络提取路面裂缝特征,设计了基于注意力机制的特征融合模块改进...
针对基础U-Net对路面裂缝分割效果不强,裂缝轮廓分割精细度不够、难以识别狭窄裂缝、分割精度低等问题,提出一种改进U-Net的路面裂缝分割方法。使用改进的ResNet50作为主干网络提取路面裂缝特征,设计了基于注意力机制的特征融合模块改进U-Net的跳跃连接,在解码部分添加特征细化头得到改进的模型。使用自建的路面裂缝数据集对提出的模型与目前先进模型进行比较,并对优化前后的模型做消融实验。实验结果表明,该模型在自建的路面裂缝数据集上的mIoU、Precision、mPA分别达到0.838 1、0.892 8、0.916 9,相比于基线U-Net分别提高0.019、0.016 8、0.023 2,推理速度为40.02 FPS能够满足工程应用的需求。在开源的Crack500数据集中验证了该模型相比于U-Net、DeepLabV3+等网络模型具有更强的性能和泛化能力。
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关键词
计算机应用
路面裂缝检测
深度学习
特征融合
语义分割
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职称材料
题名
改进U-Net的路面裂缝检测方法
被引量：
6
1
作者
张明星
徐健
刘秀平
张勇进
张闯
宁小鸽
机构
西安工程大学电子信息学院
中航
工业
陕西
飞机
工业
(
集团
)
有限责任公司
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第24期306-313,共8页
基金
陕西省科技厅项目(2018GY-173)
西安市科技局项目(GXYD7.5)。
文摘
针对基础U-Net对路面裂缝分割效果不强,裂缝轮廓分割精细度不够、难以识别狭窄裂缝、分割精度低等问题,提出一种改进U-Net的路面裂缝分割方法。使用改进的ResNet50作为主干网络提取路面裂缝特征,设计了基于注意力机制的特征融合模块改进U-Net的跳跃连接,在解码部分添加特征细化头得到改进的模型。使用自建的路面裂缝数据集对提出的模型与目前先进模型进行比较,并对优化前后的模型做消融实验。实验结果表明,该模型在自建的路面裂缝数据集上的mIoU、Precision、mPA分别达到0.838 1、0.892 8、0.916 9,相比于基线U-Net分别提高0.019、0.016 8、0.023 2,推理速度为40.02 FPS能够满足工程应用的需求。在开源的Crack500数据集中验证了该模型相比于U-Net、DeepLabV3+等网络模型具有更强的性能和泛化能力。
关键词
计算机应用
路面裂缝检测
深度学习
特征融合
语义分割
Keywords
computer applications
pavement crack detection
deep learning
feature fusion
semantic segmentation
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进U-Net的路面裂缝检测方法
张明星
徐健
刘秀平
张勇进
张闯
宁小鸽
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
6
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