【摘 要】
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混凝土结构裂缝的结构安全问题是目前人们关注的热点，而裂缝是影响建筑物安全的重要因素之一。所以提出了1种基于深度学习的混凝土结构表面裂缝检测方法。首先运用了数据增强的方式丰富了裂缝图像数据集，再利用深度学习技术，选用DeconvNet反卷积网络模型进行模型的训练学习。将图像拼接技术与深度学习相结合应用在混凝土结构裂缝检测中，并且对图像中的裂缝特征进行分析，测量出裂缝的角度、宽度和长度。结果显示，测试
【基金项目】
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重庆市教委科学技术研究项目（KJQN201800741）； 珠三角水资源配制工程科技项目（WW2018231,WW2018225）；
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混凝土结构裂缝的结构安全问题是目前人们关注的热点，而裂缝是影响建筑物安全的重要因素之一。所以提出了1种基于深度学习的混凝土结构表面裂缝检测方法。首先运用了数据增强的方式丰富了裂缝图像数据集，再利用深度学习技术，选用DeconvNet反卷积网络模型进行模型的训练学习。将图像拼接技术与深度学习相结合应用在混凝土结构裂缝检测中，并且对图像中的裂缝特征进行分析，测量出裂缝的角度、宽度和长度。结果显示，测试集的识别率达到了71.17%，准确率达到了97.92%，使用数据增强增加了模型的泛化能力，使模型具有更好的识别效果，能够对混凝土结构表面裂缝进行完整还原。
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