武汉理工大学学报(交通科学与工程版)2024,Vol.48Issue(2) :369-374.DOI:10.3963/j.issn.2095-3844.2024.02.029

基于新型CNN优化方法的混凝土表面裂缝实时检测与分析

Real-time Detection and Measurement of Concrete Surface Crack Based on Improved CNN Method

聂立力 何丹 熊伟
武汉理工大学学报(交通科学与工程版)2024,Vol.48Issue(2) :369-374.DOI:10.3963/j.issn.2095-3844.2024.02.029

基于新型CNN优化方法的混凝土表面裂缝实时检测与分析

Real-time Detection and Measurement of Concrete Surface Crack Based on Improved CNN Method

聂立力 1何丹 2熊伟1
扫码查看

作者信息

  • 1. 中国市政工程中南设计研究总院有限公司 武汉 430010
  • 2. 武汉市政工程设计研究院有限责任公司 武汉 430012
  • 折叠

摘要

针对表面裂缝的快速检测识别和数值提取问题,提出了基于YOLOx目标检测框架的改进性轻量算法ConvCrackDet,并集成数值提取方法,实现快速检测的同时可计算出裂缝的具体信息.结果表明:在所使用的由四个数据集集成的980个数据中,取得了 AP50=90.9,参数量=7.06,推理速度=3.23 ms的结果,验证了该方法在提高精度、减小复杂度,以及推理时间方面的优势,并准确地获取裂缝的长度宽度等数值信息.

Abstract

Aiming at the problem of fast detection,identification and numerical extraction of surface cracks,an improved lightweight algorithm ConvCrackDet based on YOLOx target detection frame-work was proposed.The numerical extraction method was integrated to realize rapid detection and cal-culate the specific information of cracks.The results show that among the 980 data sets integrated by four data sets,the results of AP50=90.9,parameter quantity=7.06 and reasoning speed=3.23ms are obtained,which verifies the advantages of this method in improving accuracy,reducing complexity and reasoning time,and accurately obtains numerical information such as fracture length and width.

关键词

深度学习/计算机视觉/混凝土表面裂缝/裂缝检测/目标检测

Key words

deep learning/computer vision/concrete surface crack/crack detection/object detection

引用本文复制引用

出版年

2024
武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
武汉理工大学

武汉理工大学学报(交通科学与工程版)

CSTPCD
影响因子:0.462
ISSN:2095-3844
参考文献量2
段落导航相关论文