基于改进U-net的大坝表面混凝土裂缝图像分割方法

摘要： 大坝表面混凝土裂缝的检测与识别对大坝安全具有重要意义，为此开展了基于深度学习方法的混凝土裂缝织别方法研究。针对裂缝图像具有复杂拓扑结构和正负样本不平衡等特点，在典型U-net中嵌入了ASPP和CBAM优化模块，同时以Dice+BCE混合损失函数代替了单一交叉熵损失函数。结果表明：所创建的改进U-net在自制实例大坝裂缝图像数据集上表现优异，交并比IoU和F1分数分别为47.05... （共10页）