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基于改进U-Net卷积神经网络的钢轨表面损伤检测方法
被引量:
8
1
作者
梁波
卢军
曹阳
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2021年第2期326-332,共7页
基于卷积神经网络的深度学习方法对钢轨表面损伤的自动化检测起到非常重要的推动作用,因此提出一种基于卷积神经网络的钢轨表面损伤检测方法。首先,在经典U-Net的收缩路径和扩展路径之间增加一个分支网络,可以辅助U-Net输出理想的分割...
基于卷积神经网络的深度学习方法对钢轨表面损伤的自动化检测起到非常重要的推动作用,因此提出一种基于卷积神经网络的钢轨表面损伤检测方法。首先,在经典U-Net的收缩路径和扩展路径之间增加一个分支网络,可以辅助U-Net输出理想的分割图。然后,将Type-I RSDDs高速铁路轨道数据集作为检测样本,使用数据增强的手段扩增检测样本后馈入改进的U-Net中进行训练和测试。最后,采用评价指标对所提方法进行评估。实验结果表明,所提方法的检测准确率达到99.76%,相比于其他方法的最高水平提高6.74个百分点,说明所提方法可以显著提高检测准确率。
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关键词
机器视觉
深度学习
损伤特征识别
数据增强
改进的U-Net图形分割网络
无损检测
原文传递
题名
基于改进U-Net卷积神经网络的钢轨表面损伤检测方法
被引量:
8
1
作者
梁波
卢军
曹阳
机构
陕西科技大学机电工程学院
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2021年第2期326-332,共7页
基金
陕西省科技厅自然科学基金(2016GY-049)。
文摘
基于卷积神经网络的深度学习方法对钢轨表面损伤的自动化检测起到非常重要的推动作用,因此提出一种基于卷积神经网络的钢轨表面损伤检测方法。首先,在经典U-Net的收缩路径和扩展路径之间增加一个分支网络,可以辅助U-Net输出理想的分割图。然后,将Type-I RSDDs高速铁路轨道数据集作为检测样本,使用数据增强的手段扩增检测样本后馈入改进的U-Net中进行训练和测试。最后,采用评价指标对所提方法进行评估。实验结果表明,所提方法的检测准确率达到99.76%,相比于其他方法的最高水平提高6.74个百分点,说明所提方法可以显著提高检测准确率。
关键词
机器视觉
深度学习
损伤特征识别
数据增强
改进的U-Net图形分割网络
无损检测
Keywords
machine vision
deep learning
damage feature recognition
data enhancement
improved U-Net image segmentation network
non-destructive detection
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进U-Net卷积神经网络的钢轨表面损伤检测方法
梁波
卢军
曹阳
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2021
8
原文传递
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