文献检索-宁波市创意产业特色资源库

限定检索结果

基于多任务约束深度学习的水工隧洞缺陷检测方法研究: 收藏
分享
引用; 《水利水电快报》2024年第7期45卷 64-69页; 作者：邓旭方徐轶阿依胡兰·阿山陈正虎蔡伟中国长江电力股份有限公司湖北武汉430014 长江勘测规划设计研究有限责任公司湖北武汉430010 国家大坝安全工程技术研究中心湖北武汉430010 武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430072; 由于水工隧洞环境复杂、缺陷类型多,数字图像处理技术在隧洞巡检中的应用存在缺陷识别精度低、鲁棒性差等问题。为此,提出了基于多任务约束深度学习的水工隧洞缺陷自动检测方法。该方法在Faster R-CNN深度学习原理的基础上,结合原始目...; 由于水工隧洞环境复杂、缺陷类型多,数字图像处理技术在隧洞巡检中的应用存在缺陷识别精度低、鲁棒性差等问题。为此,提出了基于多任务约束深度学习的水工隧洞缺陷自动检测方法。该方法在Faster R-CNN深度学习原理的基础上,结合原始目标检测的定位约束、类别约束,增加特征到影像恢复的约束,可以较完整地保留图像以及缺陷特征信息,从而解决部分水工隧洞缺陷样本不全而引起的特征提取不鲁棒的问题。测试结果表明:多任务约束的Faster R-CNN深度学习方法能够较好地识别裂缝、渗水、掉块等多种病害缺陷,有效提高了识别精度,为水工隧洞工程缺陷检测提供了可靠方法。; 来源：详细信息评论

高级检索 表达式检索

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

高级检索 表达式检索

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

限定检索结果

保存检索档案

请选择保存的检索档案：

收藏书架

请选择收藏分类：

检索条件订阅

申请转借

引用

高级检索 表达式检索

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

高级检索 表达式检索

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

限定检索结果

保存检索档案

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

收藏书架

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

检索条件订阅

申请转借

引用

高级检索表达式检索

高级检索表达式检索

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：