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基于scSE注意机制的深度特征聚合分割网络的像素级路面裂缝自动识别( Automatic Pixel-Level Pavement Crack Recognition Using a Deep Feature Aggregation Segmentation Network with a scSE Attention Mechanism Module )
W Qiao Q Liu X Wu B Ma G Li
路面裂缝检测是安全行车必不可少的。传统的人工裂缝检测方法主观性强，耗时长。因此，需要一个路面裂缝自动检测系统来促进这一进展。但由于裂纹图像的复杂拓扑结构和较大的噪声干扰，这仍然是一项具有挑战性的任务。近期，虽然基于深度学习的技术在裂纹检测方面取得了突破性进展，但仍存在一些挑战，如参数大、检测效率低等。况且，大多数基于深度学习的裂纹检测算法很难在检测精度和检测速度之间建立良好的平衡。受图像处理领域最新深度学习技术的启发，本文提出了一种基于空间通道挤压与激励(scSE)注意机制模块的深度特征聚合网络的裂缝检测算法CrackdFanet。首先，我们将采集到的裂纹图像切割成512×512像素的图像块，建立裂纹数据集。然后通过对训练集和验证集的迭代优化，得到了具有良好鲁棒性的裂纹检测模型。最后，CrackDFANet模型在五个不同大小、包含不同噪声干扰的数据集中共3516幅图像上进行了验证。实验结果表明,训练后的CrackDFANet具有较强的抗干扰能力,在光线干扰、停车线、水渍、植物扰动、油污、阴影条件的干扰下都具有较好的鲁棒性和泛化能力。此外，CrackDFANet算法的检测效果更好，检测速度更快。同时，我们的算法模型参数和错误率也明显降低。
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