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針對混凝土結(jié)構(gòu)表觀裂縫檢測準(zhǔn)確率低、細(xì)節(jié)信息丟失及精度不髙等問題，提出一種利用HU-RεsNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混凝土表觀裂縫檢測方法?；诟倪M(jìn)U-Net網(wǎng)絡(luò)建立HU- Resnet模型，采用經(jīng) Imagenet預(yù)訓(xùn)練的Resnet34殘差網(wǎng)絡(luò)作為編碼器，以保留裂縫細(xì)節(jié)信息并加速網(wǎng)絡(luò)收斂，引入scSE注意力機(jī)制模塊在空間和通道重新標(biāo)定編碼塊與解碼塊的輸岀特征，并利用超柱模塊融合解碼器各階段所輸岀特征圖獲取更精確的裂縫圖像語乂信息和定位，同時采用組合損失函數(shù)進(jìn)一步提高裂縫圖像精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型的像素準(zhǔn)確率、交并比和F值分別達(dá)到0.99040.6933和0.8166，優(yōu)于Cany、區(qū)域生長等傳統(tǒng)數(shù)字圖像模型和FCN8s、U-Net、U- Resnet等深度學(xué)習(xí)模型且裂縫檢測更精準(zhǔn)。
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