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题名基于改进显著图的高效裂纹检测算法
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作者
王翀
韩振奇
徐浩煜
祝永新
徐胜
陈夏
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机构
中国科学院上海高等研究院
中国科学院大学
联想集团研究院上海分院
上海微小卫星工程中心
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第6期219-224,共6页
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基金
国家自然科学基金(U1831118)
上海市科学技术委员会项目(17511106400,18511111302)。
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文摘
裂纹检测对于确保设施和设备的安全运行非常重要。然而现有的裂纹检测方法数据标注困难,且训练时间长,检测速度慢。针对这些问题,提出一种基于改进显著图的裂纹检测算法,应用卷积神经网络提取的特征计算出图像中裂纹的位置,从而实现裂纹检测。该算法解决了裂纹检测算法数据标注困难的问题;训练时间短,使用两块k80显卡训练时间仅为23 min;检测速度快,具有105帧/s的检测速度;同时在自制数据集上达到了52%的平均精度,验证了该算法的有效性。
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关键词
裂纹检测
卷积神经网络
显著图
像素级检测
实时检测
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Keywords
crack detection
convolutional neural network
saliency map
pixel-level detection
real-time detection
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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