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基于深度学习的隧道衬砌病害检测算法研究 被引量：4

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摘要 深度学习就像人学着认识某种物体一样,一点点地记住它的特征,然后把所有的特征信息都记进脑子里,以便日后能快速准确地识别出来[1]。本文首先介绍隧道衬砌病害检测的研究现状;其次介绍R-CNN系列与YOLO系列等深度学习算法的优缺点;然后结合隧道衬砌病害的探地雷达图像特点及实际工程的需求,选出合适的yolov2算法。
作者 卢芳芳 陈帅豪 LU Fang-fang;CHEN Shuai-hao
机构地区 华北水利水电大学电力学院 不详
出处 《信息技术与信息化》 2020年第12期231-233,共3页 Information Technology and Informatization
关键词 目标检测 深度学习 YOLOv2算法
分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.41 [自动化与计算机技术—控制科学与工程] U457.2 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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参考文献6

二级参考文献25

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共引文献57

同被引文献22

引证文献4

二级引证文献5

信息技术与信息化
2020年 第12期

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