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A Two-Stage Crack Detection Method for Concrete Bridges Using Convolutional Neural Networks 컨볼루셔널 신경망을 이용한 콘크리트 교량의 XNUMX단계 균열 검출 방법

Yundong LI, Weigang ZHAO, Xueyan ZHANG, Qichen ZHOU

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요약 :

균열 감지는 교량의 건강과 안전 상태를 유지하는 데 중요한 작업입니다. 기존의 컴퓨터 비전 기반 방법은 실제 교량 검사 시 소음 교란 및 혼란으로 인해 쉽게 어려움을 겪습니다. 이러한 한계를 해결하기 위해 우리는 이 편지에서 CNN(Convolutional Neural Networks)을 기반으로 한 XNUMX단계 균열 탐지 접근 방식을 제안합니다. 작은 수용 필드의 예측 변수는 첫 번째 탐지 단계에서 활용되는 반면, 큰 수용 필드의 또 다른 예측 변수는 두 번째 단계에서 탐지 결과를 구체화하는 데 사용됩니다. 두 예측변수에 의해 생성된 신뢰도 맵의 데이터 융합을 통해 우리의 방법은 각 픽셀의 균열된 영역에 속하는 확률을 정확하게 예측할 수 있습니다. 실험 결과는 제안된 방법이 실제 콘크리트 표면 영상에서 최신 방법보다 우수함을 보여주었다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E101-D No.12 pp.3249-3252
발행일
2018/12/01
공개일
2018/09/05
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2018EDL8150
원고의 종류
LETTER
범주
인공지능, 데이터마이닝

작성자

Yundong LI
  North China University of Technology
Weigang ZHAO
  Shijiazhuang Tiedao University
Xueyan ZHANG
  North China University of Technology
Qichen ZHOU
  North China University of Technology

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