【摘 要】
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机场道面裂缝具有形态多变、宽度狭小、长短不一、且空间走势呈自由曲线的不规则特征,现有算法检测效果不佳.针对此问题,本文构建了一种基于可变形卷积与特征融合的神经网络(Deformable convolution and feature fusion neural network,DFNet)模型.首先由可变形卷积模块来强化特征提取网络对裂缝形态特征的学习;然后经多尺度卷积模块捕获不同感受野下裂缝的全局信息;最后通过特征融合模块来提取裂缝不同层次的特征,通过融合裂缝低级特征与高级特征,实现对机场道面裂缝的准确
【机 构】
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中国民航大学计算机科学与技术学院,天津 300300
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机场道面裂缝具有形态多变、宽度狭小、长短不一、且空间走势呈自由曲线的不规则特征,现有算法检测效果不佳.针对此问题,本文构建了一种基于可变形卷积与特征融合的神经网络(Deformable convolution and feature fusion neural network,DFNet)模型.首先由可变形卷积模块来强化特征提取网络对裂缝形态特征的学习;然后经多尺度卷积模块捕获不同感受野下裂缝的全局信息;最后通过特征融合模块来提取裂缝不同层次的特征,通过融合裂缝低级特征与高级特征,实现对机场道面裂缝的准确分割.在采集的实际机场道面裂缝数据集上,与其他6种现有算法进行了对比实验,本文算法在像素级分割的F1-Score上达到了90.95％,效果优于全部对比算法.DFNet算法提高了对机场道面裂缝检测的能力,实验结果表明本文算法较好地达到了工程实际要求.
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