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基于HDCB-Net的混合扩展卷积神经网络在混凝土桥梁像素级裂缝检测中的应用( HDCB-Net A Neural Network with the Hybrid Dilated Convolution for Pixel-Level Crack Detection on Concrete Bridges )
M Liu W Jiang Y Peng Y Wang L Wu
混凝土桥梁裂缝检测是保证桥梁安全的关键。为了提高模糊裂纹的检测精度，本文提出了一种基于深度学习的混合扩展卷积块(HDCB)的像素级裂纹检测网络HDCB-Net。HDCB算法在不增加计算复杂度的前提下扩展了卷积核的接收域。同时，为了实现效率/精度的合理折衷，采用少量下采样级的HDCB网络可以避免由于过度下采样而造成的模糊裂纹像素损失。进一步提出了一种两阶段策略来实现对高分辨率图像的快速裂纹检测。利用YOLOv4滤除无裂纹图像，生成粗区域建议，然后HDCB网络从粗区域建议中检测出像素级裂纹。实验结果表明，HDCB网络能够提高检测精度，两阶段检测策略是有效的。
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