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针对现有的混凝土裂缝检测算法在各种复杂环境中检测精度不够、鲁棒性不强的问题,根据深度学习理论和U-net模型,提出一种全U型网络的裂缝检测算法。首先,依照原U-net模型路线构建网络;然后,在每个池化层后都进行一次上采样,恢复其在池化层之前的特征图规格,并将其与池化之前的卷积层进行融合,将融合之后的特征图作为新的融合层与原U-net网络上采样之后的网络层进行融合;最后,为了验证算法的有效性,在测试集中进行实验。结果表明,所提算法的平均精确率可达到83.48%,召回率为85.08%,F1为84.11%,相较于原U-net分别提升了1.48%,4.68%和3.29%,在复杂环境中也能提取完整裂缝,保证了裂缝检测的鲁棒性。 相似文献
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建筑工程中,裂缝是较为常见的一种现象.在实际进行施工过程中,如果没有严格依据标准进行施工,就容易导致裂缝的产生,若得不到修复,不仅影响到工程质量,还会使钢筋暴露在外面,进而引发生锈,造成安全隐患的存在,因此,要引起重视,并采取完善的施工处理策略.基于此,首先对混凝土裂缝的分类进行简要分析,其次对影响因素进行探究,最后提出了处理策略,以促进建筑行业的持续发展. 相似文献
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文章根据国内外各国对钢渣的利用情况,以娄底市娄星区太山路为例,通过大量的室内试验,以钢渣的物理力学性质为基础,分析钢渣作为路基填料时对路面产生的病害,并提出相应的处理措施。 相似文献