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基于预处理卷积神经网络的图像拼接和迁移学习的表面裂纹检测( Surface crack detection based on image stitching and transfer learning with pretrained convolutional neural network )
L Wu X Lin Z Chen P Lin S Cheng crack detection deep learning deep transfer learning GoogLeNet Inception V3 image stitching
在土木结构的使用寿命周期内，不可避免地会出现裂缝，如果不及时进行维修，将对结构的安全造成极大的威胁。数字图像处理技术在裂纹自动检测方面具有很大的潜力，它可以代替传统的人工手工进行缺陷检测。为此，本文提出了一种基于卷积神经网络的裂纹检测技术--GoogLeNet Inception V3。首先，在256×256像素的分辨率下，获取并构建了裂纹图像数据集，包括2682幅含裂纹图像和983幅无裂纹图像。然后，基于迁移学习方法，通过裂纹数据集对预先训练好的GoogLeNet Inception V3模型进行再训练，以更好地识别裂纹图像。最终训练的模型在测试集上的精度可达0.985。此外，为了克服摄像机视场的限制，实现了基于面向快速旋转短特征匹配算法的图像拼接。与传统的图像处理技术相比，本文所采用的方法能够自动地从数据集中学习目标的特征，能够适应复杂的现实环境。由于采用了迁移学习的方法，在已有的训练好的模型基础上，对小数据集进行再训练，就可以实现裂纹的检测。
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