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摘要
针对目前沥青路面裂缝检测存在的识别率低和细微裂缝在复杂背景下难以检测的问题,提出了基于改进Faster-RCNN的裂缝检测方法.首先,通过多功能路面检测车采集路面图像,将13 000张图片按8:2的比例分为训练集和测试集来建成路面裂缝检测数据集;然后分别采用VGG16、Mobile Net-V2和Res Net50网络替换Faster-RCNN模型中的特征提取网络对裂缝进行识别,结果表明, Res Net50与Faster-RCNN结合对裂缝的检测准确率达到0.805 8,效果最好;裂缝都分布在同一水平面上,不存在层次信息,因此将ResNet系列其它网络与Faster-RCNN模型结合,以期得到更好的检测效果,结果表明,相比于ResNet18和ResNet101,还是ResNet50检测性能最好;由于还存在细微裂缝漏检的问题,将CBAM模块引入ResNet50,并且比较不同插入位置对检测准确率的影响.实验表明,改进的Faster-RCNN模型检测精准度达到85.64%,能有效检测出复杂背景下的细微裂缝.
