最大连通域协同的改进Deeplabv3+路面裂缝检测

摘要

针对传统路面裂缝检测准确度不高、受噪声信息干扰等问题,提出一种改进的Deeplabv3+网络的路面裂缝语义分割方法。上述算法在Deeplabv3+网络的基础上,使用密集连接的方式重构网络ASPP模块,通过跳跃连接共享信息获取更大的感受野。并针对背景和裂缝区域所占像素比例相差较大的特点,设置权重让神经网络更加关注裂缝特征。最后对检测结果中出现的边缘断裂,采用最大连通域方法实现裂缝的精细提取。在公共裂缝数据集CFD和CRACK500上实验表明,所提算法的MIOU分别为85.7%和87.2%,与其它语义分割算法相比,新方法能够准确完整地实现路面裂缝提取。