基于SegFormer語義分割網(wǎng)絡(luò)的橋梁裂縫檢測模型
所屬分類：技術(shù)論文
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標簽： 橋梁工程 裂縫檢測 語義分割
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文檔介紹：表觀裂縫檢測是橋梁結(jié)構(gòu)安全檢測的重要內(nèi)容，針對橋梁裂縫人工檢測手段效率低以及基于一般的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）深度學習架構(gòu)的裂縫檢測模型耗時較大的問題,，基于計算機視覺領(lǐng)域表現(xiàn)優(yōu)異的深度學習架構(gòu)Transformer,，提出一種基于SegFormer語義分割網(wǎng)絡(luò)的橋梁裂縫實時檢測模型,。研究表明，該模型是可行的,，與基于CNN架構(gòu)的LR-ASPP和BiSeNet V2等常用輕量級深度學習模型相比,，裂縫檢測的準確性、實時性與魯棒性明顯較優(yōu),，將此模型結(jié)合無人機航拍應(yīng)用于實際橋梁裂縫檢測,，取得了良好成效。
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