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针对建筑外墙裂缝人工检测方法检测效率低、检测效果和安全性差的问题,提出基于航拍图像与计算机视觉的裂缝检测方法。使用无人机绕建筑物航拍采集裂缝图像,并构建裂缝数据集;优化U-Net模型以解决细长裂缝分割不连续、复杂背景下裂缝漏检及背景误检的问题。将模型编码网络替换为预训练的ResNet50以提升模型特征表达能力;添加改进的多孔空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)模块,获取多尺度上下文信息;采用改进的损失函数处理裂缝图像正负样本分布极度不均的问题。结果表明:改进的U-Net模型解决了原模型存在的问题,IoU指标和F1_score分别提升了3.53%、4.18%;与经典分割模型相比,改进模型的裂缝分割性能最优。与人工检测方法相比,所提方法可以安全、高效且准确地进行建筑外墙裂缝检测。 相似文献
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