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基于迁移学习与VGG16深度神经网络的建筑物裂缝检测方法
基于迁移学习与VGG16深度神经网络的建筑物裂缝检测方法
作者:
夏坚
周利君
张伟
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
迁移学习
图像预处理
VGG16网络
建筑裂缝检测
摘要:
针对传统的裂缝检测方法存在裂缝样本数量少、检测效率低下、准确率不高等问题,本文提出了一种迁移学习与VGG16深度神经网络相结合的新型裂缝检测方法.该检测方法主要包括三个步骤;首先将获取的裂缝图像进行缩放、裁剪、翻转等预处理来进行数据集的增强;其次在ImageNet数据集上进行网络的预训练,并将VGG16深度神经网络作为基础网络,将预训练的权重迁移到建筑物裂缝数据集进行训练;最后对训练好的网络进行测试.实验结果表明,该方法在建筑物裂缝数据集上的准确率达到92.20%,相较于只使用VGG16深度网络,其准确率提高了2.06%.研究表明,采用基于VGG16深度神经网络与迁移学习相结合的裂缝检测方法能够解决样本数量较少,准确率不高的问题,可为建筑物裂缝检测提供新的解决途径.
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内容分析
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文献信息
篇名
基于迁移学习与VGG16深度神经网络的建筑物裂缝检测方法
来源期刊
福建建设科技
学科
关键词
迁移学习
图像预处理
VGG16网络
建筑裂缝检测
年,卷(期)
2022,(1)
所属期刊栏目
建筑结构
研究方向
页码范围
19-22,60
页数
5页
分类号
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1006-3943.2022.01.006
五维指标
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
共引文献
(0)
参考文献
(0)
节点文献
引证文献
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同被引文献
(0)
二级引证文献
(0)
2022(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
迁移学习
图像预处理
VGG16网络
建筑裂缝检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
福建建设科技
主办单位:
福建省建设厅科技情报中心站
福建省建筑科学研究院
出版周期:
双月刊
ISSN:
1006-3943
CN:
35-1165/TU
开本:
大16开
出版地:
福州市杨桥中路162号省建科院3层
邮发代号:
创刊时间:
1986
语种:
chi
出版文献量(篇)
4030
总下载数(次)
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总被引数(次)
7767
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