【摘 要】
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采用巡检图像识别大坝缺陷存在专业性强、工作量大、时效性差等问题，应用目标识别、迁移学习等技术，以及TensorFlow深度学习框架和Django Web服务框架，开发基于B/S架构的大坝缺陷识别系统，采用120个裂缝样本和85个破损样本进行实验。实验结果表明，在训练样本较少的情况下，采用Faster R-CNN和Mask R-CNN预训练模型可以训练出性能较好的大坝缺陷识别模型，能够识别巡检图像中
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51979175）； 南京水利科学研究院专项基金项目（Y721003,Y721005）；
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采用巡检图像识别大坝缺陷存在专业性强、工作量大、时效性差等问题，应用目标识别、迁移学习等技术，以及TensorFlow深度学习框架和Django Web服务框架，开发基于B/S架构的大坝缺陷识别系统，采用120个裂缝样本和85个破损样本进行实验。实验结果表明，在训练样本较少的情况下，采用Faster R-CNN和Mask R-CNN预训练模型可以训练出性能较好的大坝缺陷识别模型，能够识别巡检图像中的缺陷。在训练样本较多、缺陷分类合理、缺陷标注准确的情况下，该系统可训练出性能优越的单缺陷识别模型和多缺陷识别模型，供手机、摄像机、无人机等终端使用。
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