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针对传统混凝土道路裂缝检测方法存在人工检测费用高、数字图像处理技术不足等问题,提出了一种基于Mask R-移学习,最终实现混凝土道路裂缝实例分割。研究结果表明:开发的智能识别算法识别混凝土道路裂缝可达到98.12%的准确率、率,研究成果可为混凝土路面智能检测提供参考。
基于Mask R-CNN和迁移学习的混凝土道路裂缝智能识别研究
【摘 要】
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针对传统混凝土道路裂缝检测方法存在人工检测费用高、数字图像处理技术不足等问题,提出了一种基于Mask R-移学习,最终实现混凝土道路裂缝实例分割。研究结果表明:开发的智能识别算法识别混凝土道路裂缝可达到98.12%的准确率、率,研究成果可为混凝土路面智能检测提供参考。
【机 构】
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广州地铁集团有限公司
【出 处】
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广东土木与建筑
【发表日期】
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2021年08期
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