基于注意力机制和多特征融合的裂缝检测算法

扫码查看

原文链接

万方数据
维普

中文摘要：针对背景噪声较大的路面裂缝检测精度不高的问题,文章中提出一种基于注意力机制和多特征融合的路面裂缝检测算法.基于改进的ResNet网络,在编码阶段,使用嵌入双重注意力机制的多尺度扩张残差网络加强对裂缝像素的重点关注,提高模型的特征提取能力;在解码阶段,采用基于空间注意力机制的特征金字塔模块融合多层次和多尺度特征,提高裂缝检测的准确性.在DeepCrack、CRKWH100和CrackTree260数据集上所提算法表现出优越性能,F1-score值达到了 84.44％.

作者：

董晓宇、肖佳彤、马凤颖、赵琳

展开 >

作者单位：

信阳学院大数据与人工智能学院河南信阳 464000

关键词：

裂缝检测注意力机制扩张卷积多尺度特征融合残差网络

出版年：

2024

DOI：

10.3969/j.issn.1672-9528.2024.11.013

信息技术与信息化

山东电子学会

信息技术与信息化

影响因子：0.29

ISSN：1672-9528

年,卷(期)：2024.(11)