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摘要
路面裂缝检测是道路运营和维护的一项重要工作,由于裂缝没有固定形状而且纹理特征受光照影响大,基于图像的精确裂缝检测是一项巨大的挑战。本文针对裂缝图像的特点,提出了一种U型结构的卷积神经网络UCrackNet。首先在跳跃连接中加入Dropout层来提高网络的泛化能力;其次,针对上采样中容易产生边缘轮廓失真的问题,采用池化索引对图像边界特征进行高保真恢复;最后,为了更好地提取局部细节和全局上下文信息,采用不同扩张系数的空洞卷积密集连接来实现感受野的均衡,同时嵌入多层输出融合来进一步提升模型的检测精度。在公开的道路裂缝数据集Crack Tree206和AIMCrack上测试表明,该算法能有效地检测出路面裂缝,并且具有一定的鲁棒性。
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单位浙江工业大学; 浙江交通职业技术学院
