基于深度学习SSD目标检测算法的混凝土结构裂缝识别

针对当前土木工程混凝土结构裂缝识别效率低、精度不高的现状,基于深度学习理论,提出了一种基于单步多框检测（SSD）的裂缝识别方法。利用labelimg插件制作了2种具有代表性的裂缝数据集BCD和CCIC的数据标签。然后利用大量典型的裂缝图片进行识别训练,比较模型在不同样本类型和数量下训练效果的差异。并通过取样验证、损失值可视化和mAP精度评价等方法,证明该裂缝识别系统精度能达到95%以上并具有一定的普适性。因此,该系统可以应用到实际的裂缝识别任务中,为混凝土裂缝识别提供更高效的途径。