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基于多尺度卷积网络的路面图像裂缝分割方法

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在高速公路养护过程中,裂缝是路面评价指标的重要依据.考虑到样本不平衡、路面图像噪声干扰、裂缝尺寸多样的特点,作者提出了一种新颖的卷积网络以提高裂缝检测分割性能.作者采用编码-解码器网络,跳跃连接不同层级特征,充分利用网络中图像的信息特征;同时设计了多尺度卷积核模块,在检测不同尺寸的裂缝与抑制噪声的表现上取得不错性能.通过对路面裂缝的定位识别与提取等工作,文章提高了路面裂缝检测的效率与准确率.
A Method of Roadway Crack Segmentation with Multi-scale Convolutional Deep Network

孙梦园、刘义、范文慧

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清华大学自动化系,北京 100191

裂缝分割 多尺度卷积模块 编码-解码深度网络 不平衡样本

2020

软件
中国电子学会 天津电子学会

软件

影响因子：1.51
ISSN：1003-6970
年,卷(期)：2020.41(5)
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