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基于FasterR-CNN的建筑物安全评估设计: 收藏
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引用; 《中文科技期刊数据库（全文版）自然科学》2024年第8期 0201-0205页; 作者：姚铃枫张银行吉首大学通信与电子工程学院湖南吉首416000; 为了实现快速检测建筑物是否存在安全隐患,本文提出基于Faster R-CNN的建筑物裂缝智能探测技术。本文主要通过无人机以及手机等设备采集数据裂缝图像,并对裂缝图像进行筛选处理。分析计算裂纹的长度、面积、平均宽度,设定阈值,构建墙面...; 为了实现快速检测建筑物是否存在安全隐患,本文提出基于Faster R-CNN的建筑物裂缝智能探测技术。本文主要通过无人机以及手机等设备采集数据裂缝图像,并对裂缝图像进行筛选处理。分析计算裂纹的长度、面积、平均宽度,设定阈值,构建墙面裂纹目标检测数据。采用ResNet50作为特征提取网络,训练完成后,通过对100幅没有参与识别的建筑物图像进行验证,显示图片裂纹等级的概率。验证结果表明,裂纹类型识别准确率达89.53%,同时判断出建筑物的损坏情况。该技术对于背景复杂的裂缝图像具有更高的探测效率、准确性和鲁棒度。; 来源：详细信息评论

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