用于检测图像分析中多类桥梁构件解析的深度神经网络
计算机视觉与模式识别
2022-09-07 v1
摘要
无人机等空中机器人已被用于执行桥梁检测。机载相机可采集同时具有可辨识结构构件与明显表面缺陷的检测图像，为状况评估提供有价值的信息。本文旨在确定一种适用于解析检测图像中多类桥梁构件的深度神经网络（DNN）。大量定量评估与定性示例表明，高分辨率网络（HRNet）具备所需能力。借助数据增强与 130 张图像的训练样本，预训练的 HRNet 被高效迁移至结构构件解析任务，并取得了 92.67% 的平均 F1 分数与 86.33% 的平均交并比（IoU）。
引用
@article{arxiv.2209.02141,
title = {A Deep Neural Network for Multiclass Bridge Element Parsing in Inspection Image Analysis},
author = {Chenyu Zhang and Muhammad Monjurul Karim and Zhaozheng Yin and Ruwen Qin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.02141},
year = {2022}
}
备注
8 pages, 2 figures, presented at the 8th World Conference on Structural Control and Monitoring (8WCSCM)