科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
为提高黏结集料图像的分割精度，提出了基于Inception网络与残差连接优化的黏结集料图像分割模型（Multi-ResUnet模型）。利用实验室自主研发的集料三维特性分析系统V3.0对黏结集料图像进行采集，并建立图像分割模型样本集，然后采用图像分割模型对样本集进行训练。结果表明：相较于分水岭算法和Unet模型，该图像分割模型的精确率分别提升了30.46%和2.11%，召回率分别提升了4.68%和1.85%，准确率分别提升了25.95%和2.47%。
- 单位
为提高黏结集料图像的分割精度，提出了基于Inception网络与残差连接优化的黏结集料图像分割模型（Multi-ResUnet模型）。利用实验室自主研发的集料三维特性分析系统V3.0对黏结集料图像进行采集，并建立图像分割模型样本集，然后采用图像分割模型对样本集进行训练。结果表明：相较于分水岭算法和Unet模型，该图像分割模型的精确率分别提升了30.46%和2.11%，召回率分别提升了4.68%和1.85%，准确率分别提升了25.95%和2.47%。
