基于改进Deeplabv3+的桥梁裂缝分割算法研究

为提高Deeplabv3+模型对桥梁裂缝的分割精度与检测效率,提出一种多分支卷积块和Deeplabv3+改进的桥梁裂缝分割算法。在Deeplabv3+模型中加入RFB多分支卷积模块,将Deeplabv3+中的backbone替换为Mobilenetv2,用深度分离卷积替换算法中所有普通卷积,增加一次底层特征融合。将改进模型与主流的图像检测模型如PSPNet、U-Net在相同数据集下进行实验对比,结果表明,改进后的Deeplabv3+模型对桥梁裂缝的检测具有较好的效果,检测精度可达90.15%,较原始模型提高了4.07%。改进后的模型分割精度和速度有明显提高,对于完成裂缝检测任务具有实际应用价值。     

基于改进YOLO V5的公路桥梁裂缝检测方法

传统的图像处理算法不能很好地对桥梁裂缝进行检测,而经典的深度学习模型直接用于桥梁裂缝的检测时检测精度低,收敛速度慢,效果不甚理想。针对上述问题,本文在YOLO V5模型基础上提出引入C3-B(C3-Bottleneck)注意力机制模块,提高模型对目标的精确定位能力;使用PAN(路径汇聚网络)加权跨层级联,防止浅层语义的丢失;选取SIOU损失函数替换GIOU损失函数,进而提高收敛速度,实现复杂环境下的桥梁裂缝高精度检测。实验结果表明,对比原YOLO V5模型,本文方法的平均精度均值提升4.3%,精度提升5%,召回率提升1.2%,证明了本文方法对桥梁裂缝检测具有较好的效果。