基于深度学习的大坝裂缝检测方法研究

大坝裂缝的智能化实时监测,对管控大坝风险具有重要意义。文章提出了一种基于深度学习的大坝裂缝检测方法,采用了基于SegNet的网络模型,对原网络模型算法进行了优化,使用权值衰减正则化方法及动量优化算法提高网络学习性能。为验证该方法的有效性,构建了标准的大坝裂缝数据集,利用网络模型对训练集数据进行特征学习,采用测试集数据对训练好的网络进行测试,并对测试结果进行定性和定量分析,实验证明使用该方法进行大坝裂缝检测具有较高的效率和精度。