基于注意力机制和可变形卷积的路面裂缝检测
针对较复杂背景下路面裂缝检测问题,由于基于深度学习的图像分割算法检测效果不甚理想,以及裂缝图像自身像素类别不平衡,提出了一种基于注意力机制和可变形卷积的路面裂缝检测网络,该网络基于编码-解码结构进行构建.为了解决较为复杂背景裂缝检测困难的问题,首先,由可变形卷积提升网络对不同形状裂缝线性特征的学习能力;其次,使用密集连接机制强化特征信息;然后,在解码阶段采用转置卷积和桥接方式与编码阶段特征逐步融合,并结合多级特征融合的思想,提高网络的检测精度;最后,引入注意力模块(SimAM),在不增加网络参数的前提下,更加关注目标特征的提取,抑制背景特征.在两个公开裂缝数据集上进行实验来验证该算法的有效性,实验结果表明,该算法的各项性能评价指标均优于对比算法,BCrack数据集的平均像素精度、平均交并比分别达到92.12%和84.79%,CFD数据集的平均像素精度、平均交并比分别达到91.02%和74.75%,在复杂背景裂缝检测下表现良好,可应用于路面维修工程.
裂缝检测、编码-解码结构、可变形卷积、密集连接机制、注意力模块
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TP391(计算技术、计算机技术)
2023-09-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
392-397