【摘 要】
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针对桥梁裂缝固有特征及检测过程的局限性,引入基于卷积神经网络的YOLOv3单阶段目标检测算法,并对YOLOV3网络的多尺度预测模块进行改进,充分利用浅层特征,提升小裂缝检测精度。通过聚类算法对数据集进行聚类,得到适用于桥梁裂缝特征的先验框尺寸。数据集方面引入生成对抗网络对桥梁裂缝数据集进行扩增。实验结果表明,在相同数据集和迭代次数下,改进YOLOv3网络裂缝检测精度可达0.9302,比原YOLOv
【机 构】
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西安邮电大学电子工程学院,西安邮电大学理学院
【基金项目】
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国际科技合作计划基金项目(陕西省科技厅项目2020KW-001)。
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针对桥梁裂缝固有特征及检测过程的局限性,引入基于卷积神经网络的YOLOv3单阶段目标检测算法,并对YOLOV3网络的多尺度预测模块进行改进,充分利用浅层特征,提升小裂缝检测精度。通过聚类算法对数据集进行聚类,得到适用于桥梁裂缝特征的先验框尺寸。数据集方面引入生成对抗网络对桥梁裂缝数据集进行扩增。实验结果表明,在相同数据集和迭代次数下,改进YOLOv3网络裂缝检测精度可达0.9302,比原YOLOv3提高0.0137。
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