基于深度学习的裂缝病害图像检测与识别技术--聚文网

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内容简介

利用深度学习进行图像检测和特征提取是近年来的研究热点。《基于深度学习的裂缝病害图像检测与识别技术》通过系统总结国内外路面裂缝病害自动识别和提取的相关成果，详细介绍深度学习的相关理论，构建改进残差网络与注意力机制的语义分割网络，结合双注意力机制的语义分割网络，基于高分辨率模型的裂缝病害图像分类和分割网络，以及基于可变形单步多框目标检测的裂缝检测模型，对裂缝病害图像进行分类与分割提取，可以大幅提升裂缝的分类与识别精度，丰富深度学习中的网络模型。

前言
第1章绪论1
1.1研究的背景及意义1
1.2国内外研究现状2
1.2.1深度学习中的图像分类网络2
1.2.2深度学习中的图像分割网络3
1.2.3路面裂缝检测4
1.2.4路面裂缝病害图像的分类和评估9
1.3本章小结11
第2章深度学习12
2.1深度学习概述12
2.2深度学习网络结构12
2.2.1单层神经网络12
2.2.2多层神经网络14
2.2.3常见的CNN16
2.3深度学习训练过程17
2.3.1监督学习17
2.3.2非监督学习19
2.4CNN20
2.4.1CNN基本结构20
2.4.2卷积层20
2.4.3池化层24
2.4.4全连接层26
2.4.5激活函数27
2.4.6损失函数29
2.5上下采样计算29
2.5.1感受野29
2.5.2空洞卷积30
2.5.3上采样计算31
2.5.4下采样计算32
2.6CNN中的图像分类模型33
2.6.1Fast RCNN模型33
2.6.2SSD网络模型35
2.6.3YOLOv4网络模型36
2.7CNN中的图像分割模型38
2.7.1FCN模型39
2.7.2SegNet模型41
2.7.3U-Net模型41
2.7.4DeepLab v3+网络42
2.7.5DenseASPP网络42
2.8本章小结44
第3章裂缝病害图像特征分析及数据预处理45
3.1路面裂缝类型45
3.2路面裂缝的特点及成因46
3.2.1路面裂缝的特点46
3.2.2路面裂缝的成因47
3.3路面裂缝数据集制作48
3.3.1自制数据集Highway Crack48
3.3.2自制可变SSD数据集49
3.3.3公共数据集51
3.3.4图像集预处理52
3.4裂缝识别技术流程53
3.5实验环境选择及搭建54
3.5.1实验环境选择54
3.5.2实验环境搭建55
3.6本章小结56
第4章基于CNN的公路裂缝分类识别实验及分析57
4.1实验模型评估与分析57
……

基于深度学习的裂缝病害图像检测与识别技术

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