基于改进多分支特征共享结构网络的裂缝检测算法

针对路面裂缝检测时裂缝的位置、形态的不确定性及裂缝特征与路面背景纹理的相似性等问题,提出了一种改进的多分支特征共享结构网络的裂缝图像分割算法。为了在减少计算参数冗余的同时提高检测精度,使用轻量化特征提取网络获取高层特征,采用多分支跳跃连接的方法提高通道间的信息利用。各分支融合全局卷积网络(GCN)模块和边界细化(BR)模块,提高了对裂缝边缘的分割性能和对裂缝区域内部分类的鲁棒性,利用循环残差卷积(RRC)模块,推动了对裂缝特征的累积。最后采用中轴法提取裂缝骨架,计算裂缝的形态参数,得到裂缝长度和宽度的相对误差分别为4.73%和5.21%。设计的多组对比实验结果表明,所提改进算法能够有效地提高对路面裂缝检测的精度和效率。