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第73期 卷积神经网络在混凝土桥梁裂 缝识别中的应用研究

2020-2-13 17:19
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52监测网专家报告分享-第73期《卷积神经网络在混凝土桥梁裂 缝识别中的应用研究》

52监测网专家报告分享-第73

卷积神经网络在混凝土桥梁裂 缝识别中的应用研究

汇报人:梁栋   河北工业大学

报告来源:2018结构安全监测行业技术交流会


报告目录
一、研究背景及意义
二、国内外研究现状
三、双网络模型
四、识别结果展示
五、结论

报告简介
一、研究背景及意义

(数据来自2012-2016年交通运输行业发展统计公报)
因此,只有适应大批量桥梁的、自动检测与评估方法才能适应我国的混凝土桥梁现状。其中,基于图像识别的裂缝自动检测成为重要方法之一。

二、国内外研究现状
存在问题
(1)对照片需要复杂的预处理过程,不利于实现裂缝识别的自动化;
(2)受照片中无关信息干扰严重,很难将其排除,造成错误识别;
(3)混凝土桥梁裂缝宽度一般不超过0.2mm,对于细小裂缝的识别有一定的困难。

三、双网络模型


四、识别结果展示

五、结论

首先使用CNN模型做整体上的区域识别,然后使用FCN模型进行图像分割,可以更好地排除照片中的干扰信息,同时兼顾了识别精度。 

在识别过程中,直接输入桥梁的外观图片,无 需对照片做复杂的预处理,自动提取出裂缝特征,计算出宽度和长度信息有助于实现桥梁裂缝检测的高度自动化,

可大幅提高检测效率。

52监测网专家报告分享-第73

《卷积神经网络在混凝土桥梁裂 缝识别中的应用研究》

汇报人:梁栋   河北工业大学

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这个人很懒,什么也没留下...
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