【摘 要】
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混凝土路面光照强度不均匀、背景复杂、噪声干扰大,传统的裂缝检测算法难以准确提取裂缝特征。为了在提高裂缝检测准确性的同时减少计算冗余,提出了一种将低秩核和组卷积结合
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混凝土路面光照强度不均匀、背景复杂、噪声干扰大,传统的裂缝检测算法难以准确提取裂缝特征。为了在提高裂缝检测准确性的同时减少计算冗余,提出了一种将低秩核和组卷积结合的交错低秩组卷积混合深度网络的路面裂缝检测算法。首先利用重叠滑动窗口裁剪方法建立裂缝图像数据集,在训练集上生成一个具有较好鲁棒性的分类器,对裂缝及非裂缝图像进行分类,然后采用自适应阈值法得到边缘轮廓清晰的裂缝二值化图像,最后采用中轴线法求取裂缝最大宽度。在测试集上验证模型的性能,实验结果表明测试精度为0.9726,效果优于经典的裂缝检测算法,而且相对于卷积神经网络及其变体大幅减少了模型参数,处理图像的速度达到了每秒14张,并且在三个公开数据集上都达到了较好的检测效果。在2.5mm以上的裂缝宽度上,计算相对误差小于0.02,较好的达到了工程实际要求。
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