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摘要:
为了优化传统裂缝识别方法,提升裂缝识别方法的鲁棒性和识别精度,实现自动化裂缝识别。提出了一种融合注意力机制和区域生长的裂缝识别算法,建立动态阈值,通过区域生长方法获取动态阈值下的裂缝结果,引入注意力机制,根据动态阈值下裂缝识别结果为图像各像素点赋予不同的权重系数,得到较准确的裂缝识别结果,最后通过裂缝骨架长度和裂缝区域所占面积确定裂缝的特征信息,即裂缝长度和裂缝平均宽度。通过现场不同裂缝图像进行验证,研究结果表明:融合注意力机制和区域生长的裂缝识别方法识别出的裂缝特征信息与裂缝实际特征基本吻合,具有较强的鲁棒性和识别精度,可为工程健康监测提供支持。
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文献信息
篇名 融合注意力机制和区域生长的裂缝识别算法研究
来源期刊 人民珠江 学科
关键词 数字图像 裂缝识别 区域生长 注意力机制
年,卷(期) 2024,(9) 所属期刊栏目 综合
研究方向 页码范围 121-127
页数 7页 分类号
字数 语种 中文
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研究主题发展历程
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数字图像
裂缝识别
区域生长
注意力机制
研究起点
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期刊影响力
人民珠江
月刊
1001-9235
44-1037/TV
大16开
广州市天河区天寿路80号
1980-01-01
中文
出版文献量(篇)
4341
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12411
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