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基于语义分割的公路路面裂缝智能识别技术研究
1
作者 高亮 饶法强 +2 位作者 杨忠民 代宗晟 孙浩 《中外公路》 2024年第5期241-247,共7页
高速公路路面裂缝的实时检测和及时处理是保障车辆行车安全的关键环节与重要基础,特别是发生地质灾害导致路面开裂时,裂缝快速识别与对比是监测地质灾害发展变化的一种新手段。针对这类问题,该文提出一种基于语义分割的公路裂隙智能识... 高速公路路面裂缝的实时检测和及时处理是保障车辆行车安全的关键环节与重要基础,特别是发生地质灾害导致路面开裂时,裂缝快速识别与对比是监测地质灾害发展变化的一种新手段。针对这类问题,该文提出一种基于语义分割的公路裂隙智能识别方法,通过数据集制作、神经网络搭建、计算参数以及评估指标4个部分搭建模型对公路裂缝进行快速识别。研究结果表明:①该文搭建的神经网络AttentionU-net在语义分割公路裂隙时,二分类交叉损失函数值和准确率分别达到0.008 7、0.998 4;②语义分割法在公路裂隙智能识别中表现出更高精度,Dice相似系数为0.978,故与传统算法相比,语义分割法在公路裂隙智能识别方面具有更强的可靠性与优越性;③语义分割法对亮度和噪声有较好的鲁棒性和泛化能力。 展开更多
关键词 高速公路 裂缝 语义分割 智能识别
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基于AttentionR2U-net的岩石(体)关键节理智能识别与参数提取
2
作者 孙浩 代宗晟 +1 位作者 金爱兵 陈岩 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期101-110,共10页
针对岩石(体)表面复杂节理网中关键节理的智能识别与参数提取问题,提出一种基于AttentionR2U-net网络与节理几何特征模型耦合识别的方法.在R2U-net网络的基础上引入注意门(attentiongate)改进网络,通过定性与定量的方法对边坡节理图像... 针对岩石(体)表面复杂节理网中关键节理的智能识别与参数提取问题,提出一种基于AttentionR2U-net网络与节理几何特征模型耦合识别的方法.在R2U-net网络的基础上引入注意门(attentiongate)改进网络,通过定性与定量的方法对边坡节理图像和混凝土、龟裂土、常见脆性岩石裂隙图像的识别结果分别作准确性及泛化能力检验;利用AttentionR2U-net网络耦合节理几何特征的方法识别关键节理,提取原始节理和关键节理的几何参数并对其迹长、面积及倾角作差异性分析.研究结果表明:针对岩石(体)节理识别,本文算法的Dice相似系数从U-net网络的0.965提升至0.990,且明显优于传统算法,故本文算法在岩石(体)节理识别上具有更强的可靠性与优越性;针对混凝土、龟裂土和大理岩、花岗岩、砂岩等脆性岩石裂隙的识别,本文算法的Dice相似系数均在0.953以上,故本文算法具有较强的泛化能力.与原始节理网络相比,关键节理网络优势迹长由0.732m显著增大至1.835m,节理倾角分布形式和优势倾角组均不变,优势迹长和倾角的节理占比均显著增大. 展开更多
关键词 岩石(体) 关键节理 AttentionR2U-net网络 智能识别 参数提取
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