基于深度学习的混凝土结构表面裂缝检测

摘要

混凝土结构裂缝的结构安全问题是目前人们关注的热点,而裂缝是影响建筑物安全的重要因素之一。所以提出了1种基于深度学习的混凝土结构表面裂缝检测方法。首先运用了数据增强的方式丰富了裂缝图像数据集,再利用深度学习技术,选用DeconvNet反卷积网络模型进行模型的训练学习。将图像拼接技术与深度学习相结合应用在混凝土结构裂缝检测中,并且对图像中的裂缝特征进行分析,测量出裂缝的角度、宽度和长度。结果显示,测试集的识别率达到了71.17%,准确率达到了97.92%,使用数据增强增加了模型的泛化能力,使模型具有更好的识别效果,能够对混凝土结构表面裂缝进行完整还原。