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摘要
混凝土裂缝是民用基础设施中常见的损坏类型，随着道路、桥梁等建筑使用时间的不断增加，因温度应力、荷载等内外因素产生的裂缝会影响到建筑的功能性和安全性。因此，工程维护项目中通常需要专业技术人员，定期到现场开展人工勘察，但这种人工检测存在效率低、成本高以及检测准确性较差等缺点。近年来，随着计算机硬件的进步，人工智能得到了快速发展，以计算机视觉为首的计算机科学对各个行业产生了重大影响。基于此，很多研究人员将各类人工神经网络运用到混凝土裂缝的图像分类、图像分割以及目标检测中，并且在检测任务中取得了优异成绩。本文针对常见的基于人工神经网络的混凝土裂缝检测技术进行总结归纳，为将其应用到实际检测任务中提供一定的理论依据。
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