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深度学习的语义分割在计算机视觉领域中有非常广阔的发展前景,但许多分割效果较好网络模型占用内存大和处理单张图片耗时长.针对这个问题,把Deeplab V3+模型的骨干网（ResNet101）的瓶颈单元设计为1D非瓶颈单元,且对空洞空间金字塔池化模块（Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP）的卷积层进行分解.该算法能大幅度降低Deeplab V3+网络的参数量,提高网络推理速度.基于PASCAL VOC 2012数据集进行对比实验,实验结果显示改进网络模型拥有更快的处理速度和更优的分割效果,且消耗更少的内存. 相似文献
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针对桥梁病害检测问题, 尤其是损害程度较高的裂缝检测, 结合已有的桥梁检测系统, 本文提出一种改进的桥梁检测系统, 改进后的系统硬件是大疆M210-RTK无人机, 软件由图像数据获取模块、裂缝检测模块、3D模型构建模块构成. 其中, 裂缝检测模块增加了裂缝长宽计算功能, 对裂缝分段迭代后进行曲线拟合求取长度, 骨架法计算宽度. 在实验中设置无人机的飞行轨迹、扫描间距, 拍摄距离以及对待检测桥梁桥墩分区域编号, 最终拍摄了200张桥墩桥面图片和采集了桥梁视频数据. 通过对桥墩桥面裂缝种类的识别和裂缝长宽计算, 更全面的了解了裂缝信息及危害程度, 减少了后期人工测量, 并结合Ubuntu 16.04系统, 使用直接稀疏里程计法(DSO)进行桥梁3D建模, 3D模型能够方便直观的展示桥梁概况. 改进后的系统稳定, 方法省时省力, 适用性广, 特别是对一些跨海大桥及周边环境复杂的桥梁检测具有重要意义. 相似文献
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