基于深度学习的建筑表面裂缝缺陷识别

摘要

针对传统建筑表面裂缝缺陷中存在识别效率低下、且识别精度较低的问题,为此,提出了基于深度学习的建筑表面裂缝缺陷识别方法。首先采集建筑表面裂缝缺陷的图像数据,然后将采集图像采样与量化,以实现缺陷图像的数字化处理。将上述数字化后的图像数据进行阈值分割、滤波以及以及增强等,完成建筑表面图像的预处理;构建R-CNN深度学习模型,模型结构分为四部分,包括输入图像模块、生成模块、提取卷积特征模块以及分类和边框回归模块。将建筑表面裂缝图像输入构建的深度学习模型中,完成建筑表面裂缝缺陷的识别。实验结果表明,采用所提方法识别建筑表面裂缝缺陷的效率较高,且识别的精度较好。