公开(公告)号：CN112819762A

公开(公告)日：2021-05-18

申请号：CN202110087473.X

申请日：2021-01-22

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王彩玲 ,  陈良全 ,  蒋国平

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T7/194

Abstract: 本发明公开了一种基于伪孪生密集连接注意力机制的路面裂缝检测方法，包括：步骤S1、获取数据集；步骤S2、对所述训练集中的图片进行预处理；步骤S3、构建伪孪生残差网络；步骤S4、设计伪孪生残差网络的损失函数，训练所述伪孪生残差网络直到所述损失函数收敛，保存模型；步骤S5、使用所述步骤S4中得到的模型检测所述测试中图片的裂缝。本发明通过改进传统的Encoder‑Decoder模型，使得可以有效的检测混合背景下即混合数据集下的检测结果；并且对损失函数进行优化，使其更适用于路面裂缝背景。

公开(公告)号：CN112819762B

公开(公告)日：2022-10-18

申请号：CN202110087473.X

申请日：2021-01-22

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王彩玲 ,  陈良全 ,  蒋国平

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T7/194

Abstract: 本发明公开了一种基于伪孪生密集连接注意力机制的路面裂缝检测方法，包括：步骤S1、获取数据集；步骤S2、对所述训练集中的图片进行预处理；步骤S3、构建伪孪生残差网络；步骤S4、设计伪孪生残差网络的损失函数，训练所述伪孪生残差网络直到所述损失函数收敛，保存模型；步骤S5、使用所述步骤S4中得到的模型检测所述测试中图片的裂缝。本发明通过改进传统的Encoder‑Decoder模型，使得可以有效的检测混合背景下即混合数据集下的检测结果；并且对损失函数进行优化，使其更适用于路面裂缝背景。