基于轻量化卷积神经网络的桥梁混凝土裂缝检测方法及验证

摘要：

针对基于边缘检测算法、阈值法等传统的混凝土裂缝检测算法易受到干扰的问题,采用基于轻量化卷积神经网络的桥梁混凝土裂缝检测方法对混凝土裂缝检测难的问题进行研究,并通过对桥梁裂缝图像真实数据集进行检测验证.检测结果表明:1)所研究的轻量化卷积神经网络模型能够实现像素级的标注;2)所研究的轻量化卷积神经网络模型训练参数相比其他文献明显减少,权重文件所占内存明显减小;3)所研究的神经网络模型能够清晰准确地划分出图像中的裂缝像素,且不受图像分辨率大小、对比度等因素影响.上述结果表明,所研究的网络模型具有在像素级准确检测裂缝的良好性能,且权重文件占用内存小,能很好地适用于工程实践.

关键词：卷积神经网络、监督学习、桥梁检测、裂缝检测、混凝土桥梁

所属期刊栏目：39

分类号：U446.3(桥涵工程)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：125-132