基于改进卷积神经网络的混凝土桥梁裂缝检测

摘要：

为快速准确地检测出混凝土桥梁上的裂缝,提出一种基于改进卷积神经网络的混凝土桥梁裂缝图像识别方法.为提高图像质量,先采用熵阈值法处理图像,后从3个方面对传统的卷积神经网络进行改进:设计双通道结构的卷积神经网络,充分提取图像特征;改进的传统的Relu激活函数,避免模型欠拟合;使用支持向量机(SVM)替代Softmax分类器,提高计算效率.桥梁裂缝图像识别实验表明,改进后的卷积神经网络对桥梁裂缝识别率显著提高,平均识别率高达96.26％,训练时间632s,可运用于实际桥梁修复检测中.

关键词：桥梁裂缝检测;熵阈值法;改进激活函数;双通道;支持向量机;卷积神经网络

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：490-494