【摘 要】
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针对斜坡式防波堤护面层块体个数统计效率和精确率低的问题，提出了基于Mask R-CNN深度学习网络的斜坡式防波堤扭王字块体的识别和分割方法。该方法利用Mask R-CNN深度学习网络学习实验室采集图像的特征信息，通过调整交并比（IOU）阈值得到评价指标最好的模型，并将该模型应用于现场防波堤图像护面块体的识别和分割。测试结果表明，IOU取0.5时，目标分割的平均精确率为91.83%,平均召回率为92
【基金项目】
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国家自然科学基金（52001149）； 中国科协青年人才托举工程（2018QNRC001）；
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针对斜坡式防波堤护面层块体个数统计效率和精确率低的问题，提出了基于Mask R-CNN深度学习网络的斜坡式防波堤扭王字块体的识别和分割方法。该方法利用Mask R-CNN深度学习网络学习实验室采集图像的特征信息，通过调整交并比（IOU）阈值得到评价指标最好的模型，并将该模型应用于现场防波堤图像护面块体的识别和分割。测试结果表明，IOU取0.5时，目标分割的平均精确率为91.83%,平均召回率为92.94%;将训练得到的网络用于识别无人机航拍现场的防波堤图像，扭王字块识别率可达90.7%,且拍摄角度和高度对识别精度影响不大。Mask R-CNN深度学习网络可实现密集、复杂护面块体的准确识别，具有良好的移植性和通用性。
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