基于深度神经网络的锈蚀图像分割与定量分析

来源 :华南理工大学学报(自然科学版) | 被引量 : 20次 | 上传用户：h462r5134dg

【摘要】

：

为解决传统钢结构表面锈蚀检测中缺乏检测标准且锈蚀难以量化的难题,基于深度神经网络提出了一种新型锈蚀检测方法,通过对锈蚀图像进行语义分割来实现锈蚀区域的检测与定量分析.设计深度神经网络时采用"编码器-解码器"架构,将网络计算流程分为编码阶段(降采样)与解码阶段(上采样)两部分,最终得到与输入图像长宽一致的分割模板,用以表示每个像素点是否为锈蚀.采用了苏通大桥锈蚀数据集(包括锈蚀图像440张,图像分辨

【作者】

：

王达磊彭博潘玥陈艾荣

【机构】

：

同济大学土木工程学院

【出处】

：

华南理工大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2018年12期

【关键词】

：

桥梁工程锈蚀检测深度神经网络计算机视觉语义分割 bridge engineering corrosion detection deep neural n

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(51778472).

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