1 长安大学电子与控制工程学院, 陕西 西安 710064
2 陕西省铁路集团有限公司科技质量部, 陕西 西安 710199
3 西安市西蓝天然气集团公司纪检监察委员会, 陕西 西安 710075
针对传统裂缝图像分割方法不能准确提取混凝土表面裂缝的难题,提出了一种改进的轻量级全局卷积网络的路面裂缝图像分割模型。根据深度卷积网络原理,使用大卷积核对裂缝图像进行分类和定位,针对裂缝特征构建轻量级的语义分割MobileNetv2-GCN模型。实验对比结果表明,该模型在三个公开裂缝数据集上都表现出优越的性能。采用中轴骨架算法提取语义分割后的裂缝骨架,计算裂缝平均宽度的物理值,其实验结果具有较高的准确性,可为公路健康检测提供可靠的数据支持。
图像处理 语义分割 大卷积核 全局卷积网络 平均交并比 骨架提取 激光与光电子学进展
2020, 57(8): 081011
