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题名改进RetinaNet的水泥路面露骨病害检测
被引量:6
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作者
石丽
裴莉莉
陈昊
李伟
袁博
冯笑然
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机构
长安大学信息工程学院
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出处
《计算机系统应用》
2022年第4期352-359,共8页
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基金
国家自然科学基金面上项目(51978071)
中央高校卓越青年项目(300102249301)
中央高校领军人才项目(300102249306)。
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文摘
露骨病害是水泥路面常见的病害之一,会严重影响路面使用年限和行车安全性能.因此,及时对露骨病害进行检测与修复十分重要.针对传统的人工检测方法检测精度不高且检测效率低的问题,本文提出一种基于改进RetinaNet模型的水泥路面露骨病害检测方法.首先对人工和检测车采集露骨病害图像进行滤波、去噪等预处理操作,构建模型训练数据集;然后将SE Net结构嵌入特征提取网络,并改进特征金字塔网络;最后实现改进的RetinaNet对水泥路面露骨病害的检测.结果表明,改进的RetinaNet模型在露骨病害检测精度上比原模型提高了4.9%,达到98.9%.且在相同测试数据上,相比Faster R-CNN、SSD和YOLOv3方法,检测效果均提升显著.
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关键词
道路检测
水泥露骨病害
深度学习
二值化
改进RetinaNet
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Keywords
road detection
cement exposed distress
deep learning
binarization
improved RetinaNet
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分类号
U418.6
[交通运输工程—道路与铁道工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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