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| 基于U-net神经网络算法和改进的细化算法的水坝混凝土裂缝测量 | |
| 引用本文： | 唐昀超,陈正,黄钊丰,农喻媚,李丽娟.基于U-net神经网络算法和改进的细化算法的水坝混凝土裂缝测量[J].实验力学,2022(2):209-220. |
| 作者姓名： | 唐昀超 陈正 黄钊丰 农喻媚 李丽娟 |
| 摘 要： | 以水坝裂缝的视觉识别与计算为目标,融合U-net神经网络算法和改进图像细化算法,提出大坝裂缝识别和宽度计算的方法.首先,采用U-net处理1500张水坝裂缝图像样本,得到裂缝预分割模型;接着,采用改进的细化算法提取裂缝骨架分割模型;最后,结合预分割结果和骨架分割模型得到水坝裂缝的准确信息.结果表明,使用U-net神经网... |
| 关 键 词： | 图像细化 骨架提取 深度学习 裂缝尺寸 |