论文摘要
为了克服传统深度学习在排水管道缺陷检测方面识别正确率较低的缺点,在Faster R-CNN算法基础上,利用聚类分析方法改进候选区域设置,提出一种优化的排水管道缺陷检测模型,并采用VGG、AlexNet、GoogleNet、ResNet代替Faster R-CNN网络中的特征提取层进行模拟计算。计算结果表明,K-means方法的最优类别数为5,虽然ResNet网络训练时间成倍增加,但其识别正确率达到0.89,比VGG网络提高了0.14。优化后的Faster R-CNN网络有效提高了排水管道缺陷检测的识别正确率。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王庆,姚俊,谭文禄,潘惠惠
关键词: 管道缺陷,目标检测,深度学习,聚类分析
来源: 软件导刊 2019年10期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 建筑科学与工程,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 中电建水环境治理技术有限公司
分类号: TU992.4;TP183;TP391.41
页码: 40-44+49
总页数: 6
文件大小: 3943K
下载量: 255
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