基于Faster R-CNN的多任务增强裂缝图像检测方法

摘要：

针对Faster R-CNN算法对多目标、小目标检测精度不高的问题,本文提出一种基于Faster R-CNN的多任务增强裂缝图像检测(Multitask Enhanced Dam Crack Image Detection Based on Faster R-CNN,ME-Faster R-CNN)方法.同时提出一种基于K-means的多源自适应平衡TrAdaBoost的迁移学习方法(multi-source adaptive balance TrAdaBoost based on K-means,K-MABtrA)辅助网络训练,解决样本不足问题.ME-Faster R-CNN 将图片输入ResNet-50网络提取特征;然后将所得特征图输入多任务增强RPN模型,同时改善RPN模型的锚盒尺寸和大小以提高检测识别精度,生成候选区域;最后将特征图和候选区域发送到检测处理网络.K-MABtrA方法利用K-means聚类删除与目标源差别较大的图像,再在多元自适应平衡TrAdaBoost迁移学习方法下训练模型.实验结果表明:将ME-Faster R-CNN在K-MABtrA迁移学习的条件下应用于小数据集大坝裂缝图像集的平均IoU为82.52％,平均精度mAP值为80.02％,与相同参数设置下的Faster R-CNN检测算法相比,平均IoU和mAP值分别提高了1.06％和1.56％.

关键词：裂缝图像检测、Faster R-CNN、多任务检测、小目标检测、迁移学习、大坝安全、区域建议网络、小样本

所属期刊栏目：16

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发课题;国家自然科学基金;国网新源科技项目;华能集团重点研发课题

在线出版日期：2021-07-13（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：286-293