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基于卷积神经网络与区域生长法的建筑裂缝识别 被引量：9
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作者 吴子燕 贾大卫 王其昂 《应用基础与工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期317-327,共11页
基于卷积神经网络(CNN)的建筑裂缝识别结果大多为含有裂缝的面元图像,而并非裂缝本身.本文将CNN与区域生长法结合,提出一种两阶段方法用于提取像素级别的裂缝特征.利用数据扩充法建立裂缝图像数据库,选择包括Alexnet、Vgg16、Vgg19、Inc... 基于卷积神经网络(CNN)的建筑裂缝识别结果大多为含有裂缝的面元图像,而并非裂缝本身.本文将CNN与区域生长法结合,提出一种两阶段方法用于提取像素级别的裂缝特征.利用数据扩充法建立裂缝图像数据库,选择包括Alexnet、Vgg16、Vgg19、Inception-V3和ResNet50的5种典型CNN用于裂缝识别.综合考虑样本图像的整体准确率,单张图像的裂缝识别精确度及背景图像的置信度,确定精度最高的CNN,得到裂缝面元图像;利用区域生长法对CNN识别的裂缝面元图像进行裂缝特征提取,得到像素级别的裂缝图像.研究表明,Inception-V3网络在裂缝识别中具有较高的识别精度;通过区域生长法进行裂缝特征提取,可以得到精度较高的像素级别裂缝特征图像.该研究提供了一种高精度的建筑裂缝识别方法. 展开更多
关键词 裂缝识别 像素级裂缝 卷积神经网络 区域生长法 精度检验
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