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基于矢量量化变分自编码器的混凝土表观裂缝检测算法
1
作者
刘超
吴纪曙
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期1699-1705,共7页
提出了一种基于第2代矢量量化变分自编码器(VQ-VAE-2)的自监督混凝土表观裂缝检测算法,可以在缺少裂缝样本的条件下实现高效检测。以重建误差为检测指标,利用无裂缝图片训练VQ-VAE-2,使其在重建裂缝图片时产生更大的重建误差;在计算重...
提出了一种基于第2代矢量量化变分自编码器(VQ-VAE-2)的自监督混凝土表观裂缝检测算法,可以在缺少裂缝样本的条件下实现高效检测。以重建误差为检测指标,利用无裂缝图片训练VQ-VAE-2,使其在重建裂缝图片时产生更大的重建误差;在计算重建误差时将原图和重建图片均分割成若干图块,取对应图块间重建误差最大值作为图片的重建误差,以增大2类图片的重建误差差异。结果表明,该算法的精确率为0.954,召回率为0.959,准确率为0.956,F1分数为0.957。在无裂缝样本作为训练集的情况下,该算法能较好地完成混凝土表观裂缝检测任务。
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关键词
桥梁工程
混凝土表观裂缝检测
深度学习
变分自编码器
异常检测
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职称材料
题名
基于矢量量化变分自编码器的混凝土表观裂缝检测算法
1
作者
刘超
吴纪曙
机构
同济大学土木工程学院
出处
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期1699-1705,共7页
文摘
提出了一种基于第2代矢量量化变分自编码器(VQ-VAE-2)的自监督混凝土表观裂缝检测算法,可以在缺少裂缝样本的条件下实现高效检测。以重建误差为检测指标,利用无裂缝图片训练VQ-VAE-2,使其在重建裂缝图片时产生更大的重建误差;在计算重建误差时将原图和重建图片均分割成若干图块,取对应图块间重建误差最大值作为图片的重建误差,以增大2类图片的重建误差差异。结果表明,该算法的精确率为0.954,召回率为0.959,准确率为0.956,F1分数为0.957。在无裂缝样本作为训练集的情况下,该算法能较好地完成混凝土表观裂缝检测任务。
关键词
桥梁工程
混凝土表观裂缝检测
深度学习
变分自编码器
异常检测
Keywords
bridge engineering
concrete structural apparent crack detection
deep learning
variational autoencoders
anomaly detection
分类号
U445.71 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于矢量量化变分自编码器的混凝土表观裂缝检测算法
刘超
吴纪曙
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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