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基于改进Deeplabv3+的桥裂语义分割( Bridge Crack Semantic Segmentation Based on Improved Deeplabv3+ )
Huixuan Fu Dan Meng Wenhui Li Yuchao Wang
裂缝是桥梁养护的主要目标，准确检测裂缝有助于保证桥梁的安全使用。针对传统图像处理方法难以准确检测裂纹的问题，引入深度学习技术，提出了一种基于改进的DeepLabv3+语义分割算法的裂纹检测方法。在网络结构上，在DeepLabv3+网络中引入了密集连接的atrous空间金字塔池模块，使网络能够获得更密集的像素采样，从而增强了网络提取细节特征的能力。在获得较大感受野的同时，网络参数的个数与原算法一致。采集不同环境条件下的桥梁裂缝图像，然后建立混凝土桥梁裂缝分割数据集，通过网络端到端的训练得到分割模型。实验结果表明，改进的Deeplabv3+算法比原Deeplabv3+算法具有更高的裂缝分割精度，平均交点比达到82.37%，裂缝细节分割更加准确，证明了该算法的有效性。
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