公开(公告)号：CN112949783B

公开(公告)日：2023-09-26

申请号：CN202110471512.6

申请日：2021-04-29

Applicant: 南京信息工程大学滨江学院

Inventor： 朱节中 ,  张果荣 ,  柯福阳 ,  余晓栋 ,  陆松 ,  李富 ,  丁健 ,  陈道勇

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V20/10 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于改进U‑Net神经网络的道路裂缝检测方法，包括：1)采集道路裂缝图像，构建道路裂缝数据集，并进行预处理操作，形成训练集和测试集；2)构建改进U‑Net神经网络模型；3)基于所述训练集，对所述改进U‑Net神经网络模型进行训练；4)基于所述测试集，对训练完成的改进U‑Net神经网络模型进行测试，输出检测结果，并对模型进行评估，得出模型性能。本发明方法构建的改进U‑Net神经网络引入带扩张率的空洞卷积，可以减少卷积层的层数，减少模型的参数，同时节省了计算资源，降低了计算成本。本发明方法构建的改进U‑Net神经网络在每个卷积层后，加入BN层，加速模型的训练，防止梯度爆炸。

公开(公告)号：CN112949783A

公开(公告)日：2021-06-11

申请号：CN202110471512.6

申请日：2021-04-29

Applicant: 南京信息工程大学滨江学院

Inventor： 朱节中 ,  张果荣 ,  柯福阳 ,  余晓栋 ,  陆松 ,  李富 ,  丁健 ,  陈道勇

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于改进U‑Net神经网络的道路裂缝检测方法，包括：1)采集道路裂缝图像，构建道路裂缝数据集，并进行预处理操作，形成训练集和测试集；2)构建改进U‑Net神经网络模型；3)基于所述训练集，对所述改进U‑Net神经网络模型进行训练；4)基于所述测试集，对训练完成的改进U‑Net神经网络模型进行测试，输出检测结果，并对模型进行评估，得出模型性能。本发明方法构建的改进U‑Net神经网络引入带扩张率的空洞卷积，可以减少卷积层的层数，减少模型的参数，同时节省了计算资源，降低了计算成本。本发明方法构建的改进U‑Net神经网络在每个卷积层后，加入BN层，加速模型的训练，防止梯度爆炸。